KR20200101996A - 지능형 자동화 어시스턴트 - Google Patents

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KR20200101996A
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토마스 로버트 그루버
아담 존 체어
대그 키틀라우스
디디어 레네 구쪼니
크리스토퍼 딘 브리갬
리차드 도날드 기울리
마르셀로 바스티-포르테
해리 요셉 새들러
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Abstract

지능형 자동화 어시스턴트 시스템은, 자연어 다이얼로그를 이용하여 통합된 대화형 방식으로 사용자와 관계를 맺고, 정보를 얻거나 다양한 작업들을 수행하기 위해 적절한 때에 외부 서비스들을 호출한다. 본 시스템은, 웹, 이메일, 스마트폰 및 그와 유사한 것, 또는 그들의 임의의 조합과 같은 다수의 상이한 플랫폼 중 임의의 것을 이용하여 구현될 수 있다. 일 실시예에서, 시스템은 상호관련된 도메인들 및 태스크들의 세트들에 기초하며, 시스템이 상호작용할 수 있는 외부 서비스들에 의해 작동되는 추가 기능성을 이용한다.

Description

지능형 자동화 어시스턴트{INTELLIGENT AUTOMATED ASSISTANT}
관련 출원들에 대한 상호 참조
본 출원은 2010년 1월 18일자로 출원된 미국 가특허 출원 제61/295,774호(대리인 정리 번호 SIRIP003P) "Intelligent Automated Assistant"로부터의 우선권을 주장하며, 이것은 참고로 여기에 포함된다.
본 출원은 2011년 1월 10일자로 출원된 미국 실용신안 출원 제12/987,982호(대리인 정리 번호 P10575US1) "Intelligent Automated Assistant"로부터의 우선권을 더 주장하며, 이것은 참고로 여기에 포함된다.
본 출원은 2006년 9월 8일자로 출원된 미국 특허 출원 제11/518,292호 "Method and Apparatus for Building an Intelligent Automated Assistant"에 또한 관련되며, 이것은 참고로 여기에 포함된다.
본 출원은 2009년 6월 12일자로 출원된 미국 가특허 출원 제61/186,414호 "System and Method for Semantic Auto-Completion"에 또한 관련되며, 이것은 참고로 여기에 포함된다.
기술분야
본 발명은 지능형 시스템들에 관한 것으로, 더 구체적으로는 지능형 자동화 어시스턴트들을 위한 애플리케이션들의 클래스들에 관한 것이다.
현재의 전자 디바이스들은 인터넷을 통해, 그리고 다른 소스들로부터, 대량의 증가 중인 다양한 기능, 서비스 및 정보에 액세스할 수 있다. 많은 소비자 디바이스, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터 및 그와 유사한 것들이 다양한 태스크들을 수행하고 다양한 유형의 정보를 제공하기 위해 소프트웨어 애플리케이션들을 구동할 수 있게 됨에 따라, 그러한 디바이스들을 위한 기능성은 급속하게 증가하고 있다. 종종, 각각의 애플리케이션, 기능, 웹사이트 또는 특징(feature)은 자기 자신만의 사용자 인터페이스 및 자기 자신만의 작동 양식을 가지며, 그들 중 다수는 사용자들이 학습하기가 부담스럽거나 압도적일 수 있다. 추가로, 많은 사용자들은 자신의 전자 디바이스들 또는 다양한 웹사이트들에서 어떤 기능성 및/또는 정보를 이용할 수 있는지를 찾는 것에서조차도 어려움을 겪을 수 있고; 그에 따라 그러한 사용자들은 당황하거나 압도될 수 있고, 또는 단순하게는 그들이 이용할 수 있는 자원들을 효과적으로 사용하지 못할 수 있다.
특히, 초보적인 사용자들, 또는 소정의 방식으로 부상을 입거나 장애를 가진 사람들, 및/또는 나이가 많거나 바쁘거나 주의가 산만하고/거나 운전 중인 사람들은 자신의 전자 디바이스와 효과적으로 인터페이스하는 것 및/또는 온라인 서비스에 효과적으로 참여하는 데에 어려움을 겪을 수 있다. 그러한 사용자들은 특히 그들이 사용하도록 이용가능할 수 있는 다수의 다양하고 일관적이지 않은 기능들, 애플리케이션들 및 웹사이트들에 대해 어려움을 겪는 경향이 있다.
따라서, 기존 시스템들은 이용하고 네비게이션하기가 어려운 경우가 많고, 사용자들이 기술을 효과적으로 이용하지 못하게 하는 일관적이지 않고 압도적인 인터페이스들을 사용자들에게 제공하는 경우가 많다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 지능형 자동화 어시스턴트는 디바이스와의 사용자 상호작용을 용이하게 하고, 사용자가 로컬 및/또는 원격 서비스들과 더 효과적으로 관계를 맺는 것을 돕기 위해 전자 디바이스 상에 구현된다. 다양한 실시예들에서, 지능형 자동화 어시스턴트는 자연어 다이얼로그를 이용하여 통합된 대화형 방식으로 사용자와 관계를 맺고, 정보를 얻거나 다양한 작업들을 수행하기 위해 적절할 때에 외부 서비스들을 호출한다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 지능형 자동화 어시스턴트는 (예를 들어, 자연어 인식 및 다이얼로그, 다중 모드 입력, 개인 정보 관리, 태스크 플로우 관리, 분산된 서비스들의 오케스트레이션 및 그와 유사한 것을 지원하기 위해) 상이한 소프트웨어 컴포넌트들에 의해 제공되는 다양한 능력들을 통합한다. 또한, 사용자들에게 지능형 인터페이스 및 유용한 기능성을 제공하기 위해, 본 발명의 지능형 자동화 어시스턴트는 적어도 일부 실시예들에서, 이러한 컴포넌트들 및 서비스들을 조정할 수 있다. 적어도 일부 실시예에서, 대화 인터페이스, 및 정보를 획득하고 후속 태스크를 수행하는 능력은 언어 컴포넌트, 다이얼로그 컴포넌트, 태스크 관리 컴포넌트, 정보 관리 컴포넌트 및/또는 복수의 외부 서비스와 같은 다양한 컴포넌트들을 조정함으로써 구현된다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 지능형 자동화 어시스턴트 시스템들은 다양한 상이한 유형의 동작들, 기능들 및/또는 특징들을 제공하고/거나, 그것이 설치되는 전자 디바이스의 복수의 특징, 동작 및 애플리케이션을 결합하도록 구성, 설계 및/또는 작동될 수 있다. 일부 실시예들에서, 본 발명의 지능형 자동화 어시스턴트 시스템들은 사용자로부터 입력을 능동적으로 유도하는 것, 사용자 의도를 해석하는 것, 경합하는 해석들 간의 차이를 명확화하는 것, 필요에 따라 명확화를 위한 정보를 요청 및 수신하는 것, 및 파악된 의도에 기초하여 작업들을 수행하는 것(또는 개시하는 것) 중 임의의 것 또는 전부를 수행할 수 있다. 작업들은 예를 들어 전자 디바이스 상에서 이용가능할 수 있는 임의의 애플리케이션들 또는 서비스들, 및 인터넷과 같은 전자 네트워크를 통해 이용가능한 서비스들을 활성화하고/거나 그와 인터페이스하는 것에 의해 수행될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 외부 서비스들의 그러한 활성화는 API를 통해, 또는 임의의 다른 적절한 메커니즘을 통해 수행될 수 있다. 이러한 방식으로, 본 발명의 다양한 실시예들의 지능형 자동화 어시스턴트 시스템은 전자 디바이스의 다수의 상이한 애플리케이션들 및 기능들에 대하여, 그리고 인터넷을 통해 이용가능할 수 있는 서비스들에 대하여 사용자의 경험을 통합하고 단순화하고 개선할 수 있다. 따라서, 사용자는 디바이스 및 웹 접속된 서비스들 상에서 이용가능할 수 있는 기능성이 무엇인지, 자신이 원하는 것을 얻기 위해 그러한 서비스들과 어떻게 인터페이스할지, 및 그러한 서비스들로부터 수신된 출력을 어떻게 해석할지를 학습하는 부담에서 벗어날 수 있고, 대신에 본 발명의 어시스턴트는 사용자와 그러한 다양한 서비스들 간의 중개자로서의 역할을 할 수 있다.
추가로, 다양한 실시예들에서, 본 발명의 어시스턴트는 사용자가 종래의 그래픽 사용자 인터페이스보다 더 직관적이고 덜 부담스럽다고 생각할 수 있는 대화형 인터페이스를 제공한다. 사용자는 예를 들어 음성(speech), 그래픽 사용자 인터페이스(버튼들 및 링크들), 텍스트 입력 및 그와 유사한 것과 같은 다수의 이용가능한 입력 및 출력 메커니즘 중 임의의 것을 이용하여, 대화형 다이얼로그의 형태로 어시스턴트와 관계를 맺을 수 있다. 시스템은 디바이스 API, 웹, 이메일 및 그와 유사한 것, 또는 그들의 임의의 조합과 같은 다수의 상이한 플랫폼 중 임의의 것을 이용하여 구현될 수 있다. 추가 입력을 위한 요청들은 그러한 대화의 컨텍스트에서 사용자에게 제시될 수 있다. 사용자 입력이 주어진 세션 내에서의 이전의 이벤트들 및 통신들과, 사용자에 관한 과거 및 프로필 정보를 고려하여 적절한 컨텍스트에서 해석될 수 있도록, 단기간 및 장기간 메모리가 관여될 수 있다.
추가로, 다양한 실시예들에서, 디바이스 상의 특징, 동작 또는 애플리케이션과의 사용자 상호작용으로부터 도출되는 컨텍스트 정보는 그 디바이스 또는 다른 디바이스들 상의 다른 특징, 동작 또는 애플리케이션의 작동을 간소화하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 지능형 자동화 어시스턴트는 문자 메시지의 개시를 간소화하기 위해(예를 들어 사용자가 문자 메시지의 수신인을 명시적으로 지정할 필요 없이도, 문자 메시지가 동일인에게 발송되어야 함을 결정하기 위해), 전화 통화의 컨텍스트(예를 들어 발신자)를 이용할 수 있다. 본 발명의 지능형 자동화 어시스턴트는 그에 의해 "그에게 문자 메시지를 보내"와 같은 명령을 해석할 수 있는데, 여기에서 "그"는 현재 전화 통화로부터 및/또는 디바이스 상의 임의의 특징, 동작 또는 애플리케이션으로부터 도출된 컨텍스트 정보에 따라 해석된다. 다양한 실시예들에서, 지능형 자동화 어시스턴트는 어느 주소록 연락처를 이용할지, 어느 연락처 데이터를 이용할지, 연락을 위해 어느 전화 번호를 이용할지 및 그와 유사한 것을 결정하기 위해 다양한 유형의 이용가능한 컨텍스트 데이터를 고려하여, 사용자가 그러한 정보를 수동으로 재지정할 필요가 없게 한다.
다양한 실시예들에서, 어시스턴트는 또한 작업을 개시하는 것, 사용자와의 통신을 개시하는 것, 경고를 제공하는 것, 및/또는 외부 이벤트들을 고려하여 이전에 개시된 작업을 수정하는 것을 위해, 외부 이벤트들을 고려하고 그에 따라 응답할 수 있다. 사용자로부터의 입력이 요구되는 경우, 대화형 인터페이스가 다시 이용될 수 있다.
일 실시예에서, 시스템은 상호관련된 도메인들 및 태스크들의 세트들에 기초하며, 시스템이 상호작용할 수 있는 외부 서비스들에 의해 작동되는 추가 기능성을 이용한다. 다양한 실시예들에서, 이러한 외부 서비스들은 웹-인에이블드(web-enabled) 서비스와, 하드웨어 디바이스 그 자체에 관련된 기능성을 포함한다. 예를 들어, 지능형 자동화 어시스턴트가 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 태블릿 컴퓨터 또는 다른 디바이스 상에서 구현되는 실시예에서, 어시스턴트는 전화 번호를 다이얼링하는 것, 문자 메시지를 발송하는 것, 미리 알림을 설정하는 것, 캘린더에 이벤트를 추가하는 것 및 그와 유사한 것과 같은 디바이스의 다수의 동작 및 기능을 제어할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 본 발명의 시스템은 다수의 상이한 도메인들 중 임의의 것에서 도움을 제공하기 위해 구현될 수 있다. 예들은 이하를 포함한다:
● 로컬 서비스(식당, 영화, ATM(automated teller machine), 이벤트 및 모임 장소와 같은 위치 특정 및 시간 특정 서비스를 포함);
● 개인 및 소셜 메모리 서비스(작업 아이템, 메모, 캘린더 이벤트, 공유 링크 및 그와 유사한 것을 포함);
● 전자 상거래(책, DVD, 음악 및 그와 유사한 것과 같은 아이템을 온라인 구입하는 것을 포함);
● 여행 서비스(항공편, 호텔, 명소 및 그와 유사한 것을 포함).
본 기술분야의 숙련된 자는 상기의 도메인 목록이 예시적인 것에 지나지 않음을 인식할 것이다. 추가로, 본 발명의 시스템은 도메인들의 임의의 조합에서 구현될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 여기에 개시되는 지능형 자동화 어시스턴트 시스템들은 제품 및 서비스를 검색, 발견, 선택, 구입, 예약 또는 주문하기 위해 인터넷을 통해 이용가능한 데이터 및 서비스들의 애플리케이션을 자동화하기 위한 기능성을 포함하도록 구성 또는 설계될 수 있다. 이러한 데이터 및 서비스들을 이용하는 프로세스를 자동화하는 것에 더하여, 여기에 개시된 적어도 하나의 지능형 자동화 어시스턴트 시스템 실시예는 데이터 및 서비스의 수 개의 소스를 한 번에 결합하여 이용하는 것도 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 그것은 수 개의 리뷰 사이트로부터의 제품들에 관한 정보를 결합할 수 있고, 다수의 유통업자부터의 가격 및 입수가능성을 체크할 수 있고, 그들의 위치 및 시간 제약사항을 체크할 수 있고, 사용자가 그들의 문제에 대한 개인화된 해법을 찾는 것을 도울 수 있다. 추가로, 여기에 개시된 적어도 하나의 지능형 자동화 어시스턴트 시스템 실시예는 할 일(things to do)(영화, 이벤트, 공연, 전시, 쇼 및 명소들을 포함하지만 그에 한정되지는 않음); 갈 장소(places to go)(여행 목적지, 호텔 및 다른 숙박 장소, 랜드마크 및 다른 관심있는 장소 등을 포함하지만 그에 한정되지는 않음); 먹거나 마실 장소(예를 들어 식당 및 바), 다른 사람들을 만날 시간 및 장소, 및 인터넷 상에서 찾을 수 있는 엔터테인먼트 또는 사회적 상호작용의 임의의 다른 소스에 관하여 검색하고, 조사하고, 선택하고, 예약하고, 다르게 학습하기 위해 인터넷을 통해 이용가능한 데이터 및 서비스의 이용을 자동화하기 위한 기능성을 포함하도록 구성 또는 설계될 수 있다. 추가로, 여기에 개시된 적어도 하나의 지능형 자동화 어시스턴트 시스템 실시예는 검색(위치 기반 검색을 포함함); 네비게이션(지도 및 방향); 데이터베이스 조회(예를 들어 명칭 또는 다른 속성으로 사업체 또는 인물을 찾는 것); 기상 조건 및 예보를 얻고, 마켓 아이템의 가격 또는 금융 거래의 상태를 체크하는 것; 교통 또는 항공편의 상태를 모니터링하는 것; 캘린더 및 스케줄을 액세스 및 갱신하는 것; 미리 알림, 경고, 태스크 및 프로젝트를 관리하는 것; 이메일 또는 다른 메시징 플랫폼을 통해 통신하는 것; 및 로컬로 또는 원격으로 디바이스들을 조작하는 것(예를 들어, 전화를 거는 것, 조명 및 온도를 제어하는 것, 홈 보안 디바이스를 제어하는 것, 음악 또는 비디오를 재생하는 것 등)을 포함하여, 다르게는 그래픽 사용자 인터페이스들을 갖는 전용 애플리케이션들에 의해 제공될 수 있는 애플리케이션들 및 서비스들의 자연어 다이얼로그를 통한 동작을 가능하게 하기 위한 기능성을 포함하도록 구성 또는 설계될 수 있다. 또한, 여기에 개시된 적어도 하나의 지능형 자동화 어시스턴트 시스템 실시예는 자연어로 된 상호작용적 다이얼로그, 및 데이터 및 서비스들에의 자동 액세스로부터 혜택을 받는 활동, 제품, 서비스, 엔터테인먼트의 소스, 시간 관리 또는 임의의 다른 종류의 추천 서비스를 식별하고, 생성하고/거나, 그에 대한 개인화된 추천을 제공하기 위한 기능성을 포함하도록 구성 또는 설계될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 본 발명의 지능형 자동화 어시스턴트는 전자 디바이스의 많은 특징들 및 동작들을 제어할 수 있다. 예를 들어, 지능형 자동화 어시스턴트는 다르게는 디바이스 상의 종래의 사용자 인터페이스를 이용하여 개시될 수 있었을 기능들 및 동작들을 수행하기 위해, API들을 통해 또는 다른 수단에 의해 디바이스 상의 기능성 및 애플리케이션들과 인터페이스하는 서비스들을 호출할 수 있다. 그러한 기능들 및 동작들은 예를 들어 알람을 설정하는 것, 전화를 거는 것, 문자 메시지 또는 이메일 메시지를 보내는 것, 캘린더 이벤트를 추가하는 것 및 그와 유사한 것을 포함할 수 있다. 그러한 기능들 및 동작들은 사용자와 어시스턴트 간의 대화형 다이얼로그의 컨텍스트에서 애드온(add-on) 기능들로서 수행될 수 있다. 그러한 기능들 및 동작들은 그러한 다이얼로그의 컨텍스트에서 사용자에 의해 지정될 수 있고, 또는 그들은 다이얼로그의 컨텍스트에 기초하여 자동으로 수행될 수 있다. 본 기술분야의 숙련된 자는 그에 의해 어시스턴트가 전자 디바이스 상의 다양한 동작들을 개시하고 제어하기 위한 제어 메커니즘으로서 이용될 수 있으며, 이것은 버튼들 또는 그래픽 사용자 인터페이스들과 같은 종래의 메커니즘에 대한 대안으로서 이용될 수 있음을 인식할 것이다.
첨부 도면들은 본 발명의 수 개의 실시예를 예시하며, 설명과 함께 실시예들에 따른 본 발명의 원리들을 설명하는 역할을 한다. 본 기술분야의 숙련된 자는 도면들에 예시된 특정 실시예들이 예시에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 제한하도록 의도되지 않는다는 점을 인식할 것이다.
도 1은 지능형 자동화 어시스턴트 시스템의 일 실시예의 예를 도시한 블록도이다.
도 2는 적어도 일 실시예에 따른 지능형 자동화 어시스턴트와 사용자 간의 상호작용의 예를 도시한다.
도 3은 적어도 일 실시예에 따른 지능형 자동화 어시스턴트의 적어도 일부를 구현하는 데에 적합한 컴퓨팅 디바이스를 도시한 블록도이다.
도 4는 적어도 일 실시예에 따라, 독립형 컴퓨팅 시스템 상에서 지능형 자동화 어시스턴트의 적어도 일부를 구현하기 위한 아키텍처를 도시한 블록도이다.
도 5는 적어도 일 실시예에 따라, 분산형 컴퓨팅 네트워크 상에서 지능형 자동화 어시스턴트의 적어도 일부를 구현하기 위한 아키텍처를 도시한 블록도이다.
도 6은 수 개의 상이한 유형의 클라이언트 및 동작 모드를 예시하는 시스템 아키텍처를 도시한 블록도이다.
도 7은 일 실시예에 따라 본 발명을 구현하기 위해 서로 통신하는 클라이언트 및 서버를 도시한 블록도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 능동적 온톨로지의 단편을 도시한 블록도이다.
도 9는 지능형 자동화 어시스턴트 시스템의 대안적인 실시예의 예를 도시한 블록도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)를 위한 동작의 방법을 도시한 흐름도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 능동적 타이핑 입력 유도를 위한 방법을 도시한 흐름도이다.
도 12 내지 도 21은 일 실시예에 따른 능동적 타이핑 입력 유도를 위한 절차들 중 일부의 몇몇 부분을 예시한 스크린샷이다.
도 22는 일 실시예에 따른 보이스 또는 음성 입력에 대한 능동적 입력 유도를 위한 방법을 도시한 흐름도이다.
도 23은 일 실시예에 따른 GUI 기반 입력에 대한 능동적 입력 유도를 위한 방법을 도시한 흐름도이다.
도 24는 일 실시예에 따른 다이얼로그 플로우의 레벨에서의 능동적 입력 유도를 위한 방법을 도시한 흐름도이다.
도 25는 일 실시예에 따른 관련 이벤트들에 대한 능동적 모니터링을 위한 방법을 도시한 흐름도이다.
도 26은 일 실시예에 따른 다중 모드 능동적 입력 유도를 위한 방법을 도시한 흐름도이다.
도 27은 일 실시예에 따른 도메인 모델 컴포넌트(들) 및 서비스들의 오케스트레이션에 의해 제공될 수 있는 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들의 예를 도시한 스크린 샷들의 세트이다.
도 28은 일 실시예에 따른 자연어 프로세싱을 위한 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 29는 일 실시예에 따른 자연어 프로세싱을 예시한 스크린 샷이다.
도 30 및 도 31은 일 실시예에 따른 다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)에 의해 제공될 수 있는 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들의 예를 도시한 스크린 샷이다.
도 32는 일 실시예에 따른 다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)를 위한 동작의 방법을 도시한 흐름도이다.
도 33은 일 실시예에 따른 자동 호출 및 응답 절차를 도시한 흐름도이다.
도 34는 일 실시예에 따른 억제된 선택 태스크를 위한 태스크 플로우의 예를 도시한 흐름도이다.
도 35 및 도 36은 일 실시예에 따른 억제된 선택 태스크의 동작의 예를 도시한 스크린 샷이다.
도 37은 일 실시예에 따른 서비스 오케스트레이션 절차를 실행하기 위한 절차의 예를 도시한 흐름도이다.
도 38은 일 실시예에 따른 서비스 호출 절차의 예를 도시한 흐름도이다.
도 39는 일 실시예에 따른 다중 위상 출력 절차의 예를 도시한 흐름도이다.
도 40 및 도 41은 일 실시예에 따른 출력 프로세싱의 예들을 도시한 스크린 샷이다.
도 42는 일 실시예에 따른 다중 모드 출력 프로세싱의 예를 도시한 흐름도이다.
도 43a 및 도 43b는 일 실시예에 따라 위치를 변경하면서 다이얼로그 컨텍스트를 유지하기 위해 단기간 개인 메모리 컴포넌트(들)를 이용하는 것의 예를 도시한 스크린 샷이다.
도 44a 내지 도 44c는 일 실시예에 따른 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)의 사용의 예를 도시한 스크린 샷이다.
도 45는 억제된 선택 태스크를 위한 추상 모델의 예를 도시한다.
도 46은 사용자에게 검색 프로세스를 안내하는 것을 돕기 위한 다이얼로그 플로우 모델의 예를 도시한다.
도 47은 일 실시예에 따른 억제된 선택의 방법을 도시한 흐름도이다.
이제, 첨부 도면들에 예시된 몇몇 예시적인 실시예들을 참조하여 다양한 기법들이 상세하게 설명될 것이다. 이하의 설명에서는, 여기에 설명되거나 참조되는 하나 이상의 양상 및/또는 특징의 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 구체적인 상세가 제공된다. 그러나, 본 기술분야의 숙련된 자는 여기에 설명되거나 참조되는 하나 이상의 양상 및/또는 특징이 그러한 구체적인 상세의 일부 또는 전부 없이도 실시될 수 있음을 분명히 알 것이다. 다른 경우들에서, 여기에 설명되거나 참조된 양상들 및/또는 특징들 중 일부를 모호하게 하지 않도록, 잘 알려진 프로세스 단계들 및/또는 구조들은 상세하게 설명되지 않는다.
본 출원에서는 하나 이상의 상이한 발명이 설명될 수 있다. 또한, 여기에 설명되는 발명(들) 중 하나 이상에 대하여, 다수의 실시예가 본 특허 출원에서 설명될 수 있으며, 예시의 목적으로만 제공된다. 설명되는 실시예들은 어떠한 의미에서도 제한적인 것으로 의도되지 않는다. 발명(들) 중 하나 이상은 본 명세서로부터 쉽게 분명해지는 바와 같이, 다수의 실시예들에 폭넓게 적용가능할 수 있다. 이러한 실시예들은 본 기술분야의 숙련된 자가 발명(들) 중 하나 이상을 실시하는 것을 가능하게 하도록 충분히 상세하게 설명되고, 다른 실시예들이 이용될 수 있으며, 발명(들) 중 하나 이상의 범위를 벗어나지 않고서 구조적, 논리적, 소프트웨어적, 전기적 및 다른 변경이 이루어질 수 있음을 이해해야 한다. 따라서, 본 기술분야의 숙련된 자들은 발명(들) 중 하나 이상이 다양한 수정 및 변경을 갖고서 실시될 수 있음을 인식할 것이다. 발명(들) 중 하나 이상의 특정한 특징들은 본 명세서의 일부분을 형성하는 하나 이상의 특정한 실시예 또는 도면을 참조하여 설명될 수 있으며, 거기에서는 발명(들) 중 하나 이상의 구체적인 실시예들이 예시로서 나타나 있다. 그러나, 그러한 특징들은 그들의 설명에 참조로 이용되는 하나 이상의 특정한 실시예 또는 도면에서의 이용에 한정되지 않음을 이해해야 한다. 본 명세서는 발명(들) 중 하나 이상의 모든 실시예에 대한 문자 그대로의 설명이 아니며, 모든 실시예들에 반드시 존재해야 하는 발명(들) 중 하나 이상의 특징의 목록도 아니다.
본 특허 출원에 제공되는 섹션들의 제목 및 본 특허 출원의 명칭은 편의를 위한 것일 뿐이고, 어떠한 방식으로든 본 명세서를 제한하기 위해 취해진 것이 아니다.
서로 통신하는 디바이스들은 명시적으로 다르게 지정되지 않는 한, 서로 지속적으로 통신할 필요가 없다. 추가로, 서로 통신하는 디바이스들은 직접적으로 통신할 수도 있고 하나 이상의 중개자를 통해 간접적으로 통신할 수도 있다.
서로 통신하는 수 개의 컴포넌트를 갖는 실시예의 설명은 그러한 컴포넌트들 전부가 요구됨을 암시하는 것은 아니다. 반대로, 다양한 선택적인 컴포넌트들은 발명(들) 중 하나 이상의 광범위하게 다양한 가능한 실시예들을 예시하기 위해 설명된다.
또한, 프로세스 단계들, 방법 단계들, 알고리즘들 또는 그와 유사한 것이 순차적인 순서로 설명될 수 있지만, 그러한 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들은 대안적인 순서로 작동하도록 구성될 수 있다. 즉, 본 특허 출원에서 설명될 수 있는 단계들의 임의의 시퀀스 또는 순서는 그것 자체가 단계들이 그 순서로 수행되어야 한다는 요건을 나타내지 않는다. 설명되는 프로세스들의 단계들은 임의의 타당한 순서로 수행될 수 있다. 또한, 일부 단계들은 (예를 들어 한 단계가 다른 단계 이후에 설명된 것으로 인해) 동시에 발생하지 않는 것으로서 설명되거나 암시되었더라도, 동시에 수행될 수 있다. 더욱이, 프로세스를 도면에 도시함으로써 예시한 것은 그 예시된 프로세스가 그에 대한 다른 변형들 및 수정들을 배제한다는 것을 암시하지 않고, 예시된 프로세스 또는 그것의 단계들 중 임의의 것이 발명(들) 중 하나 이상에 필요하다는 것을 암시하지 않으며, 예시된 프로세스가 선호된다는 것을 암시하지 않는다.
단일의 디바이스 또는 제품이 설명될 때, 단일 디바이스/제품을 대신하여 하나보다 많은 디바이스/제품(협업할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있음)이 이용될 수 있음을 쉽게 알 것이다. 마찬가지로, 하나보다 많은 디바이스 또는 제품(협업할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있음)이 설명될 때, 하나보다 많은 디바이스 또는 제품을 대신하여 단일 디바이스/제품이 이용될 수 있음을 쉽게 알 것이다.
디바이스의 기능성 및/또는 특징들은 그러한 기능성/특징들을 갖는 것으로서 명시적으로 설명되지 않은 하나 이상의 다른 디바이스에 의해 대안적으로 구현될 수 있다. 따라서, 발명(들) 중 하나 이상의 다른 실시예들이 디바이스 자체를 포함할 필요는 없다.
여기에 설명되거나 참조된 기법들 및 메커니즘들은 때때로 명확함을 위하여 단수 형태로 설명될 것이다. 그러나, 다르게 언급되지 않는 한, 특정 실시예들은 기법의 복수의 반복 또는 메커니즘의 복수의 인스턴스화를 포함한다는 점에 유의해야 한다.
지능형 자동화 어시스턴트 기술의 맥락에서 설명되지만, (예를 들어, 능동적 온톨로지들에 연관된 것들과 같은) 여기에 설명되는 다양한 양상들 및 기법들은 소프트웨어와의 인간 및/또는 컴퓨터화된 상호작용을 수반하는 다양한 분야의 기술에도 배치 및/또는 적용될 수 있음을 이해할 수 있다.
(예를 들어 여기에 설명된 하나 이상의 지능형 자동화 어시스턴트 시스템 실시예에 의해 이용되고, 제공되고/거나, 구현될 수 있는) 지능형 자동화 어시스턴트 기술에 관련된 다른 양상들은 이하의 참조 문헌들 중 하나 이상에 개시된다:
● 2010년 1월 18일자로 출원되었으며, 그것의 명세서가 참고로 여기에 포함되는 미국 가특허 출원 제61/295,774호(대리인 정리 번호 SIRIP003P) "Intelligent Automated Assistant";
● 2006년 9월 8일자로 출원되었으며, 그것의 명세서가 참고로 여기에 포함되는 미국 특허 출원 제11/518,292호 "Method And Apparatus for Building an Intelligent Automated Assistant"; 및
● 2009년 6월 12일자로 출원되었으며, 그것의 명세서가 참고로 여기에 포함되는 미국 가특허 출원 제61/186,414호 ""System and Method for Semantic Auto-Completion".
하드웨어 아키텍처
일반적으로, 여기에 개시되는 지능형 자동화 어시스턴트 기법들은 하드웨어 상에서, 또는 소프트웨어 및 하드웨어의 조합 상에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 그들은 운영 체제 커널 내에서, 별개의 사용자 프로세스 내에서, 네트워크 애플리케이션들에 바인딩된 라이브러리 패키지 내에서, 특별히 구성된 머신 상에서, 또는 네트워크 인터페이스 카드 상에서 구현될 수 있다. 구체적인 실시예에서, 여기에 개시되는 기법들은 운영 체제와 같은 소프트웨어로, 또는 운영 체제 상에서 구동되는 애플리케이션으로 구현될 수 있다.
여기에 개시되는 지능형 자동화 어시스턴트 실시예(들)의 적어도 일부의 소프트웨어/하드웨어 하이브리드 구현(들)은 메모리 내에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 선택적으로 활성화 또는 재구성되는 프로그래밍가능한 머신 상에서 구현될 수 있다. 그러한 네트워크 디바이스들은 상이한 유형의 네트워크 통신 프로토콜들을 이용하도록 구성 또는 설계될 수 있는 다수의 네트워크 인터페이스를 가질 수 있다. 이러한 머신들 중 일부를 위한 일반적인 아키텍처가 여기에 개시된 설명에 나타날 수 있다. 구체적인 실시예들에 따르면, 여기에 개시되는 다양한 지능형 자동화 어시스턴트 실시예의 특징들 및/또는 기능성들 중 적어도 일부는 최종 사용자 컴퓨터 시스템, 컴퓨터, 네트워크 서버 또는 서버 시스템, 모바일 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, PDA(personal digital assistant), 모바일 전화기, 스마트폰, 랩탑, 태블릿 컴퓨터 또는 그와 유사한 것), 소비자 전자 디바이스, 뮤직 플레이어, 또는 임의의 다른 적합한 전자 디바이스, 라우터, 스위치 또는 그와 유사한 것, 또는 그들의 임의의 조합과 같은 하나 이상의 범용 네트워크 호스트 머신에서 구현될 수 있다. 적어도 일부 실시예들에서, 여기에 개시된 다양한 지능형 자동화 어시스턴트 실시예의 특징들 및/또는 기능성들의 적어도 일부는 하나 이상의 가상화된 컴퓨팅 환경(예를 들어 네트워크 컴퓨팅 클라우드 또는 그와 유사한 것)에서 구현될 수 있다.
이제 도 3을 참조하면, 여기에 개시된 지능형 자동화 어시스턴트 특징들 및/또는 기능성들의 적어도 일부를 구현하는 데에 적합한 컴퓨팅 디바이스(60)를 도시한 블록도가 나타나 있다. 컴퓨팅 디바이스(60)는 예를 들어, 최종 사용자 컴퓨터 시스템, 네트워크 서버 또는 서버 시스템, 모바일 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, PDA(personal digital assistant), 모바일 전화기, 스마트폰, 랩탑, 태블릿 컴퓨터 또는 그와 유사한 것), 소비자 전자 디바이스, 뮤직 플레이어, 또는 임의의 다른 적합한 전자 디바이스, 또는 그들의 임의의 조합 또는 일부분일 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(60)는 인터넷과 같은 통신 네트워크를 통해, 유선이든 무선이든 간에 그러한 통신을 위한 알려진 프로토콜들을 이용하여, 클라이언트들 및/또는 서버들과 같은 다른 컴퓨팅 디바이스들과 통신하도록 적응될 수 있다.
일 실시예에서, 컴퓨팅 디바이스(60)는 중앙 처리 유닛(CPU)(62), 인터페이스들(68) 및 (주변 컴포넌트 상호접속(PCI) 버스와 같은) 버스(67)를 포함한다. 적절한 소프트웨어 또는 펌웨어의 제어 하에서 동작할 때, CPU(62)는 특별하게 구성된 컴퓨팅 디바이스 또는 머신의 기능들에 연관된 구체적인 기능들을 구현하는 것을 담당할 수 있다. 예를 들어, 적어도 일 실시예에서, 사용자의 PDA(personal digital assistant)는 CPU(62), 메모리(61, 65) 및 인터페이스(들)(68)를 이용하여 지능형 자동화 어시스턴트 시스템으로서 기능하도록 구성 또는 설계될 수 있다. 적어도 일 실시예에서, CPU(62)는 예를 들어 운영 체제 및 임의의 적절한 애플리케이션 소프트웨어, 드라이버 및 그와 유사한 것을 포함할 수 있는 소프트웨어 모듈들/컴포넌트들의 제어 하에서 상이한 유형의 지능형 자동화 어시스턴트 기능들 및/또는 동작들 중 하나 이상을 수행하게 될 수 있다.
CPU(62)는 예를 들어 모토롤라 또는 인텔의 마이크로프로세서 제품군 또는 마이크로프로세서들의 MIPS 제품군으로부터의 프로세서와 같은 하나 이상의 프로세서(들)(63)를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세서(들)(63)는 컴퓨팅 디바이스(60)의 동작들을 제어하기 위해, 특수하게 설계된 하드웨어(예를 들어 ASIC(application-specific integrated circuit), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), FPGA(field-programmable gate array) 및 그와 유사한 것)를 포함할 수 있다. 구체적인 실시예에서, (비휘발성 랜덤 액세스 메모리(RAM) 및/또는 판독 전용 메모리(ROM)와 같은) 메모리(61)도 CPU(62)의 일부를 형성한다. 그러나, 메모리가 시스템에 연결될 수 있는 다수의 상이한 방식들이 존재한다. 메모리 블록(61)은 예를 들어 데이터를 캐싱 및/또는 저장하는 것, 명령어들을 프로그래밍하는 것, 및 그와 유사한 것과 같은 다양한 목적을 위해 이용될 수 있다.
여기에서 이용될 때, 용어 "프로세서"는 단순히 본 기술분야에서 프로세서라고 지칭되는 집적 회로들에 한정되지 않고, 마이크로컨트롤러, 마이크로컴퓨터, 프로그래밍가능한 로직 컨트롤러, ASIC 및 임의의 다른 프로그래밍가능한 회로를 폭넓게 지칭한다.
일 실시예에서, 인터페이스들(68)은 인터페이스 카드들(때로는 "라인 카드들"이라고 지칭됨)로서 제공된다. 일반적으로, 그들은 컴퓨팅 네트워크를 통해 데이터 패킷들을 송신 및 수신하는 것을 제어하며, 때로는 컴퓨팅 디바이스(60)와 함께 이용되는 다른 주변 장치들을 지원한다. 제공될 수 있는 인터페이스들 중에는 이더넷 인터페이스, 프레임 릴레이 인터페이스, 케이블 인터페이스, DSL 인터페이스, 토큰 링 인터페이스 및 그와 유사한 것이 있다. 추가로, 예를 들어 USB(universal serial bus), 직렬, 이더넷, 파이어와이어, PCI, 병렬, 무선 주파수(RF), 블루투스™, 근거리 통신(near-field communications)(예를 들어, 근거리 자기학을 이용), 802.11(WiFi), 프레임 릴레이, TCP/IP, ISDN, 고속 이더넷 인터페이스, 기가비트 이더넷 인터페이스, ATM(asynchronous transfer mode) 인터페이스, HSSI(high-speed serial interface) 인터페이스, POS(Point of Sale) 인터페이스, FDDI(fiber data distributed interface) 및 그와 유사한 것과 같은 다양한 유형의 인터페이스들이 제공될 수 있다. 일반적으로, 그러한 인터페이스들(68)은 적절한 매체와 통신하는 데에 적합한 포트들을 포함할 수 있다. 일부 경우들에서, 그들은 또한 독립적인 프로세서를 포함할 수 있으며, 일부 경우들에서는 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리(예를 들어 RAM)를 포함할 수 있다.
도 3에 도시된 시스템이 여기에 설명되는 방법의 기법들을 구현하기 위한 컴퓨팅 디바이스(60)를 위한 하나의 구체적인 아키텍처를 도시하고 있긴 하지만, 그것은 결코 여기에 설명되는 특징들 및 기법들의 적어도 일부가 구현될 수 있는 유일한 디바이스 아키텍처가 아니다. 예를 들어, 하나 또는 임의의 개수의 프로세서(63)를 갖는 아키텍처가 이용될 수 있으며, 그러한 프로세서들(63)은 단일 디바이스 내에 존재하거나 임의의 개수의 디바이스들 간에 분산될 수 있다. 일 실시예에서, 단일 프로세서(63)가 통신들과 라우팅 계산을 다룬다. 상이한 실시예들에서, 다양한 유형의 지능형 자동화 어시스턴트 특징들 및/또는 기능성들은 (클라이언트 소프트웨어를 구동하는 PDA(personal digital assistant) 또는 스마트폰과 같은) 클라이언트 디바이스 및 (이하에 더 상세하게 설명되는 서버 시스템과 같은) 서버 시스템(들)을 포함하는 지능형 자동화 어시스턴트 시스템에서 구현될 수 있다.
네트워크 디바이스 구성에 무관하게, 본 발명의 시스템은 데이터, 일반 목적의 네트워크 동작들을 위한 프로그램 명령어들, 및/또는 여기에 설명되는 지능형 자동화 어시스턴트 기법들의 기능성에 관련된 다른 정보를 저장하도록 구성된 (예를 들어 메모리 블록(65)과 같은) 하나 이상의 메모리 또는 메모리 모듈을 이용할 수 있다. 프로그램 명령어들은 예를 들어 운영 체제 및/또는 하나 이상의 애플리케이션의 동작을 제어할 수 있다. 메모리 또는 메모리들은 데이터 구조, 키워드 분류체계 정보(keyword taxonomy information), 광고 정보, 사용자 클릭 및 임프레션 정보, 및/또는 여기에 설명되는 다른 구체적인 비프로그램 정보도 저장하도록 구성될 수 있다.
그러한 정보 및 프로그램 명령어들은 여기에 설명된 시스템들/방법들을 구현하기 위해 이용될 수 있으므로, 적어도 일부 네트워크 디바이스 실시예들은 예를 들어 여기에 설명되는 다양한 동작들을 수행하기 위한 프로그램 명령어들, 상태 정보 및 그와 유사한 것을 저장하도록 구성 또는 설계될 수 있는 비일시적인(nontransitory) 머신 판독가능한 저장 매체를 포함할 수 있다. 그러한 비일시적인 머신 판독가능한 저장 매체의 예들은 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체; CD-ROM 디스크와 같은 광학 매체; 플롭티컬 디스크와 같은 광자기 매체; 및 판독 전용 메모리 디바이스(ROM), 플래시 메모리, 멤리스터 메모리(memristor memory), 랜덤 액세스 메모리(RAM) 및 그와 유사한 것과 같이, 프로그램 명령어들을 저장 및 수행하도록 특수하게 구성된 하드웨어 디바이스들을 포함하지만, 그에 한정되지는 않는다. 프로그램 명령어들의 예는 컴파일러에 의해 생성되는 것과 같은 머신 코드, 및 해석기를 이용하여 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 상위 레벨 코드를 포함하는 파일들 둘 다를 포함한다.
일 실시예에서, 본 발명의 시스템은 독립형 컴퓨팅 시스템 상에서 구현된다. 이제 도 4를 참조하면, 적어도 일 실시예에 따라 독립형 컴퓨팅 시스템 상에서 지능형 자동화 어시스턴트의 적어도 일부를 구현하기 위한 아키텍처를 도시한 블록도가 나타나 있다. 컴퓨팅 디바이스(60)는 지능형 자동화 어시스턴트(1002)를 구현하기 위한 소프트웨어를 구동하는 프로세서(들)(63)를 포함한다. 입력 디바이스(1206)는 예를 들어 키보드, 터치스크린, (예를 들어 보이스 입력을 위한) 마이크로폰, 마우스, 터치패드, 트랙볼, 5웨이 스위치, 조이스틱 및/또는 그들의 임의의 조합을 포함하는, 사용자 입력을 수신하는 데에 적합한 임의의 유형일 수 있다. 출력 디바이스(1207)는 스크린, 스피커, 프린터 및/또는 그들의 임의의 조합일 수 있다. 메모리(1210)는 소프트웨어를 구동하는 동안 프로세서(들)(63)에 의해 이용될, 본 기술분야에 알려져 있는 구조 및 아키텍처를 갖는 랜덤 액세스 메모리일 수 있다. 저장 디바이스(1208)는 디지털 형태로의 데이터의 저장을 위한 임의의 자기, 광학 및/또는 전기 저장 디바이스일 수 있으며, 예들은 플래시 메모리, 자기 하드 드라이브, CD-ROM 및/또는 그와 유사한 것을 포함한다.
다른 실시예에서, 본 발명의 시스템은 임의의 개수의 클라이언트 및/또는 서버를 갖는 것과 같은 분산형 컴퓨팅 네트워크 상에서 구현된다. 이제 도 5를 참조하면, 적어도 일 실시예에 따라, 분산형 컴퓨팅 네트워크 상에서 지능형 자동화 어시스턴트의 적어도 일부를 구현하기 위한 아키텍처를 도시하는 블록도가 나타나 있다.
도 5에 도시된 구성에서, 임의의 개수의 클라이언트(1304)가 제공되며, 각각의 클라이언트(1304)는 본 발명의 클라이언트 측 부분들을 구현하기 위한 소프트웨어를 구동할 수 있다. 추가로, 클라이언트들(1304)로부터 수신된 요청들을 다루기 위해 임의의 개수의 서버(1340)가 제공될 수 있다. 클라이언트들(1304) 및 서버들(1340)은 인터넷과 같은 전자 네트워크(1361)를 통해 서로 통신할 수 있다. 네트워크(1361)는 예를 들어 유선 및/또는 무선 프로토콜을 포함하여, 임의의 알려진 네트워크 프로토콜들을 이용하여 구현될 수 있다.
추가로, 일 실시예에서, 서버들(1340)은 추가 정보를 획득하기 위해 또는 특정 사용자들과의 이전의 상호작용들에 관한 저장 데이터를 참조하기 위해 필요할 때 외부 서비스들(1360)을 호출할 수 있다. 외부 서비스들(1360)과의 통신은 예를 들어 네트워크(1361)를 통해 발생할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 외부 서비스들(1360)은 하드웨어 디바이스에 관련되거나 그 자체에 설치된 웹-인에이블드 서비스들 및/또는 기능성을 포함한다. 예를 들어, 어시스턴트(1002)가 스마트폰 또는 다른 전자 디바이스 상에서 구현되는 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 캘린더 애플리케이션("앱"), 연락처 및/또는 다른 소스들 내에 저장된 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 어시스턴트(1002)는 그것이 설치되어 있는 전자 디바이스의 다수의 특징들 및 동작들을 제어할 수 있다. 예를 들어, 어시스턴트(1002)는 다르게는 디바이스 상의 종래의 사용자 인터페이스를 이용하여 개시될 수 있었던 기능들 및 동작들을 수행하기 위해, API를 통해 또는 다른 수단에 의해 디바이스 상의 기능성 및 애플리케이션들과 인터페이스하는 외부 서비스들(1360)을 호출할 수 있다. 그러한 기능들 및 동작들은 예를 들어 알람을 설정하는 것, 전화를 거는 것, 문자 메시지 또는 이메일 메시지를 발송하는 것, 캘린더 이벤트를 추가하는 것 및 그와 유사한 것을 포함할 수 있다. 그러한 기능들 및 동작들은 사용자와 어시스턴트(1002) 사이의 대화형 다이얼로그의 컨텍스트 내에서 애드온 기능들로서 수행될 수 있다. 그러한 기능들 및 동작들은 그러한 다이얼로그의 컨텍스트 내에서 사용자에 의해 지정될 수 있고, 다르게는 그들은 다이얼로그의 컨텍스트에 기초하여 자동 수행될 수 있다. 본 기술분야의 숙련된 자는 어시스턴트(1002)가 그에 따라 전자 디바이스 상의 다양한 동작들을 개시하고 제어하기 위한 제어 메커니즘으로서 이용될 수 있으며, 이것은 버튼들 또는 그래픽 사용자 인터페이스와 같은 종래의 메커니즘에 대한 대안으로서 이용될 수 있음을 인식할 것이다.
예를 들어, 사용자는 "나는 내일 오전 8시에 일어나야 해"와 같은 입력을 어시스턴트(1002)에게 제공할 수 있다. 어시스턴트(1002)가 여기에 설명된 기법들을 이용하여 사용자의 의도를 결정하고 나면, 어시스턴트(1002)는 디바이스 상의 알람 시계 기능 또는 애플리케이션과 인터페이스하기 위해 외부 서비스들(1340)을 호출할 수 있다. 어시스턴트(1002)는 사용자를 대신하여 알람을 설정한다. 이러한 방식으로, 사용자는 디바이스 상에서 알람을 설정하거나 다른 기능들을 수행하기 위한 종래의 메커니즘에 대한 대체물로서 어시스턴트(1002)를 이용할 수 있다. 사용자의 요청이 모호하거나 추가의 명확화를 필요로 하는 경우, 어시스턴트(1002)는 필요한 정보를 획득하여 올바른 서비스들(1340)이 호출되고 의도된 조치가 취해지도록 하기 위해, 능동적 유도(active elicitation), 패러프레이징(paraphrasing), 제안(suggestions) 및 그와 유사한 것을 포함하여, 여기에 설명된 다양한 기법들을 이용할 수 있다. 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 기능을 수행하기 위해 서비스(1340)를 호출하기 전에 사용자에게 확인을 프롬프트할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 특정 서비스들(1340)을 호출하는 어시스턴트(1002)의 능력을 선택적으로 불능으로 할 수 있거나, 원한다면 그러한 서비스 호출 전부를 불능으로 할 수 있다.
본 발명의 시스템은 다수의 상이한 유형의 클라이언트(1304) 및 동작 모드들로 구현될 수 있다. 이제 도 6을 참조하면, 수 개의 상이한 유형의 클라이언트(1304) 및 동작 모드를 예시하는 시스템 아키텍처를 도시한 블록도가 나타나 있다. 본 기술분야의 숙련된 자는 도 6에 나타난 다양한 유형의 클라이언트들(1304) 및 동작 모드들이 예시적인 것에 지나지 않으며, 본 발명의 시스템은 도시된 것들 이외의 클라이언트들(1304) 및/또는 동작 모드들을 이용하여 구현될 수 있음을 인식할 것이다. 추가로, 시스템은 그러한 클라이언트들(1304) 및/또는 동작 모드들 중 임의의 것 또는 전부를 단독으로 또는 임의의 조합으로 포함할 수 있다. 도시된 예들은 이하를 포함한다:
● 입력/출력 디바이스들 및/또는 센서들을 갖는 컴퓨터 디바이스들(1402). 클라이언트 컴포넌트는 임의의 그러한 컴퓨터 디바이스(1402) 상에 배치될 수 있다. 적어도 일 실시예는 웹 브라우저(1304A), 또는 네트워크(1361)를 통한 서버들(1340)과의 통신을 가능하게 하기 위한 다른 소프트웨어 애플리케이션을 이용하여 구현될 수 있다. 입력 및 출력 채널들은 예를 들어 시각적 및/또는 청각적 채널들을 포함하는 임의의 유형의 것일 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 본 발명의 시스템은 보이스 기반 통신 방법들을 이용하여 구현되어, 웹 브라우저의 등가물이 음성에 의해 구동되고 출력을 위해 음성을 이용하는 시각장애인용 어시스턴트의 실시예를 허용할 수 있다.
● I/O 및 센서들을 갖는 모바일 디바이스들(1406) - 그를 위한 클라이언트는 모바일 디바이스 상의 애플리케이션(1304B)으로서 구현될 수 있음. 이것은 모바일 전화, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 태블릿 디바이스, 네트워크로 연결된 게임 콘솔 및 그와 유사한 것을 포함하지만, 그에 한정되지는 않는다.
● I/O 및 센서들을 갖는 가전 제품들(1410) - 그를 위한 클라이언트는 가전 제품 상의 내장된 애플리케이션(1304C)으로서 구현될 수 있음.
● 대시보드 인터페이스들 및 센서들을 구비하는 자동차 및 다른 운송 수단(1414) - 그를 위한 클라이언트는 내장된 시스템 애플리케이션(1304D)으로서 구현될 수 있음. 이것은 차량용 네비게이션 시스템, 보이스 제어 시스템, 차량 내 엔터테인먼트 시스템 및 그와 유사한 것을 포함하지만, 그에 한정되지는 않는다.
● 네트워크에 상주하거나 그와 인터페이스하는 라우터(1418) 또는 임의의 다른 디바이스와 같은 네트워크로 연결된 컴퓨팅 디바이스들 - 그를 위한 클라이언트는 디바이스 상주형 애플리케이션(1304E)으로서 구현될 수 있음.
● 이메일 클라이언트들(1424) - 그를 위한 어시스턴트의 구현은 이메일 형식 서버(1426)를 통해 접속됨. 이메일 형식 서버(1426)는 통신 브리지로서 기능하여, 예를 들어 사용자로부터의 입력을 어시스턴트에게 보내진 이메일 메시지로서 취하고, 어시스턴트로부터의 출력을 응답으로서 사용자에게 보낸다.
● 인스턴트 메시징 클라이언트들(1428) - 그를 위한 어시스턴트의 구현은 메시징 형식 서버(1430)를 통해 접속됨. 메시징 형식 서버(1430)는 통신 브리지로서 기능하여, 사용자로부터의 입력을 어시스턴트에 보내지는 메시지로서 취하고, 어시스턴트로부터의 출력을 응답 내의 메시지들로서 사용자에게 보낸다.
● 보이스 전화(1432) - 그를 위한 어시스턴트의 구현은 VoIP(Voice over Internet Protocol) 형식 서버(1430)를 통해 접속된다. VoIP 형식 서버(1430)는 통신 브리지로서 기능하여, 사용자로부터의 입력을 어시스턴트에게 말해진 보이스로서 취하고, 어시스턴트로부터의 출력을 예를 들어 응답 내의 합성된 음성으로서 응답 내에 사용자에게 보낸다.
이메일, 인스턴트 메시징, 토론 포럼, 그룹 채팅 세션, 실시간 도움말(live help) 또는 고객 지원 세션 및 그와 유사한 것을 포함하지만 그에 한정되지는 않는 메시징 플랫폼들에 대하여, 어시스턴트(1002)는 대화 내의 참여자로서 기능할 수 있다. 어시스턴트(1002)는 일대일 상호작용을 위해 여기에 설명된 기법들 및 방법들 중 하나 이상을 이용하여, 개인들 또는 그룹에의 대화 및 응답을 모니터링할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 본 발명의 기법들을 구현하기 위한 기능성은 임의의 개수의 클라이언트 및/또는 서버 컴포넌트 간에 분산될 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 관련하여 다양한 기능들을 수행하기 위해 다양한 소프트웨어 모듈들이 구현될 수 있으며, 그러한 모듈들은 서버 및/또는 클라이언트 컴포넌트들 상에서 구동되도록 다양하게 구현될 수 있다. 이제 도 7을 참조하면, 일 실시예에 따라 본 발명을 구현하기 위해 서로 통신하는 클라이언트(1304) 및 서버(1340)의 예가 나타나 있다. 도 7은 소프트웨어 모듈들이 클라이언트(1304)와 서버(1340) 간에 분산될 수 있게 하는 하나의 가능한 구성을 도시한다. 본 기술분야의 숙련된 자는 도시된 구성이 예시에 지나지 않으며, 그러한 모듈들은 다수의 상이한 방식으로 분산될 수 있음을 인식할 것이다. 추가로, 임의의 개수의 클라이언트(1304) 및/또는 서버(1340)가 제공될 수 있으며, 모듈들은 다수의 상이한 방식 중 임의의 것으로 이러한 클라이언트(1304) 및/또는 서버(1340) 간에 분산될 수 있다.
도 7의 예에서, 입력 유도 기능성 및 출력 프로세싱 기능성은 클라이언트(1304) 및 서버(1340) 간에 분산되며, 입력 유도의 클라이언트 파트(1094a) 및 출력 프로세싱의 클라이언트 파트(1092a)는 클라이언트(1304)에 위치되고, 입력 유도의 서버 부분(1094b) 및 출력 프로세싱의 서버 부분(1092b)은 서버(1340)에 위치된다. 이하의 컴포넌트들은 서버(1340)에 위치된다:
● 완전한 어휘(1058b);
● 언어 패턴 인식기들의 완전한 라이브러리(1060b);
● 단기간 개인 메모리의 마스터 버전(1052b);
● 장기간 개인 메모리의 마스터 버전(1054b).
일 실시예에서, 클라이언트(1304)는 응답성을 개선하고 네트워크 통신에 대한 의존도를 감소시키기 위해, 이러한 컴포넌트들의 서브세트들 및/또는 부분들을 로컬로 유지한다. 그러한 서브세트들 및/또는 부분들은 잘 알려진 캐시 관리 기법들에 따라 유지 및 갱신될 수 있다. 그러한 서브세트들 및/또는 부분들은 예를 들어 이하를 포함한다:
● 어휘의 서브세트(1058a);
● 언어 패턴 인식기의 서브세트(1060a);
● 단기간 개인 메모리의 캐시(1052a);
● 장기간 개인 메모리의 캐시(1054a).
예를 들어 이하를 포함하는 추가 컴포넌트들이 서버(1340)의 일부분으로서 구현될 수 있다:
● 언어 해석기(1070);
● 다이얼로그 플로우 프로세서(1080);
● 출력 프로세서(1090);
● 도메인 엔티티 데이터베이스(1072);
● 태스크 플로우 모델들(1086);
● 서비스들 오케스트레이션(1082);
● 서비스 능력 모델들(1088).
이들 컴포넌트들 각각은 이하에 더 상세하게 설명될 것이다. 서버(1340)는 필요할 때 외부 서비스들(1360)과 인터페이스함으로써 추가 정보를 획득한다.
개념적 아키텍처
이제 도 1을 참조하면, 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 구체적인 예시적인 실시예의 단순화된 블록도가 나타나 있다. 여기에 더 상세하게 설명된 바와 같이, 지능형 자동화 어시스턴트 시스템들의 상이한 실시예들은 지능형 자동화 어시스턴트 기술에 일반적으로 관련된 다양한 상이한 유형의 동작, 기능성 및/또는 특징을 제공하도록 구성, 설계 및/또는 운영될 수 있다. 또한, 이하에 더 상세하게 설명되는 바와 같이, 여기에 개시되는 지능형 자동화 어시스턴트 시스템(들)의 다양한 동작들, 기능성들 및/또는 특징들 중 다수는 지능형 자동화 어시스턴트 시스템(들)과 상호작용하는 상이한 엔티티들에 대하여 상이한 유형의 이점들 및/또는 혜택들을 가능하게 하거나 제공할 수 있다. 도 1에 나타난 실시예는 위에서 설명된 하드웨어 아키텍처들 중 임의의 것을 이용하여, 또는 상이한 유형의 하드웨어 아키텍처를 이용하여 구현될 수 있다.
예를 들어, 상이한 실시예들에 따르면, 적어도 일부의 지능형 자동화 어시스턴트 시스템(들)은 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 다양한 상이한 유형의 동작들, 기능성들 및/또는 특징들을 제공하도록 구성, 설계 및/또는 운영될 수 있다:
● 제품 및 서비스를 검색하고, 발견하고, 선택하고, 구입하고, 예약하거나 주문하는 것 중에서 선택하기 위해 인터넷을 통해 이용가능한 데이터 및 서비스들의 애플리케이션을 자동화하는 것. 이러한 데이터 및 서비스들을 이용하는 프로세스를 자동화하는 것에 더하여, 지능형 자동화 어시스턴트(1002)는 또한 데이터 및 서비스들의 수 개의 소스를 한 번에 결합하여 이용하는 것을 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 그것은 수 개의 리뷰 사이트로부터의 제품들에 관한 정보를 결합하고, 복수의 유통업자로부터의 가격 및 입수가능성을 체크하고, 그들의 위치 및 시간 제약사항을 체크하고, 사용자가 그들의 문제에 대한 개인화된 해법을 찾는 것을 도울 수 있다.
● 할 일(영화, 이벤트, 공연, 전시, 쇼 및 명소들을 포함하지만 그에 한정되지는 않음); 갈 장소(여행 목적지, 호텔 및 다른 숙박 장소, 랜드마크 및 다른 관심있는 장소 및 그와 유사한 것을 포함하지만 그에 한정되지는 않음); 먹거나 마실 장소(예를 들어 식당 및 바), 다른 사람들을 만날 시간 및 장소, 및 인터넷 상에서 발견될 수 있는 엔터테인먼트 또는 사회적 상호작용의 임의의 다른 소스에 관하여 검색하고, 조사하고, 선택하고, 예약하고, 다르게 학습하기 위해 인터넷을 통해 이용가능한 데이터 및 서비스들의 이용을 자동화하는 것.
● 검색(위치 기반 검색을 포함함); 네비게이션(지도 및 방향); 데이터베이스 조회(예를 들어 명칭 또는 다른 속성으로 사업체 또는 인물을 찾는 것); 기상 조건 및 예보를 얻고, 마켓 아이템의 가격 또는 금융 거래의 상태를 체크하는 것; 교통 또는 항공편의 상태를 모니터링하는 것; 캘린더 및 스케줄을 액세스 및 갱신하는 것; 미리 알림, 경고, 태스크 및 프로젝트를 관리하는 것; 이메일 또는 다른 메시징 플랫폼을 통해 통신하는 것; 및 로컬로 또는 원격으로 디바이스들을 조작하는 것(예를 들어, 전화를 거는 것, 조명 및 온도를 제어하는 것, 홈 보안 디바이스를 제어하는 것, 음악 또는 비디오를 재생하는 것, 및 그와 유사한 것)을 포함하여, 다르게는 그래픽 사용자 인터페이스들을 갖는 전용 애플리케이션들에 의해 제공되는 애플리케이션들 및 서비스들의 동작을 자연어 다이얼로그를 통해 가능하게 하는 것. 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 디바이스 상에서 이용가능한 다수의 기능 및 앱을 개시, 운영 및 제어하기 위해 이용될 수 있다.
● 자연어로 된 상호작용적 다이얼로그, 및 데이터 및 서비스로의 자동 액세스로부터 혜택을 받는 활동, 제품, 서비스, 엔터테인먼트의 소스, 시간 관리 또는 임의의 다른 종류의 추천 서비스에 대한 개인화된 추천을 제공하는 것.
상이한 실시예들에 따르면, 지능형 자동화 어시스턴트(1002)에 의해 제공되는 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들 중 적어도 일부는 하나 이상의 클라이언트 시스템(들), 하나 이상의 서버 시스템(들) 및/또는 그들의 조합들에서 구현될 수 있다.
상이한 실시예들에 따르면, 어시스턴트(1002)에 의해 제공되는 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들의 적어도 일부는 예를 들어 도 33에 관련하여 예시되고 설명된 것과 같은 자동화 호출 및 응답 절차의 적어도 일 실시예에 의해 구현될 수 있다.
따라서, 여기에 설명된 어시스턴트(1002)의 다양한 실시예들은 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 현재 존재하는 지능형 자동화 어시스턴트 기술을 통해 다수의 상이한 이점 및/또는 혜택을 포함하거나 제공할 수 있다:
● 도메인, 태스크, 서비스 및 다이얼로그의 명시적인 모델들의 세트에 의해 제한되는 음성-텍스트 및 자연어 이해 기술의 통합. 일반 목적의 인공 지능 시스템을 구현하려고 시도하는 어시스턴트 기술과 달리, 여기에 설명되는 실시예들은 다수의 해법을 더 다루기 쉬운 규모로 감소시키기 위해 다수의 소스의 제약사항을 적용할 수 있다. 이것은 언어의 모호한 해석을 더 적게 하고, 관련 도메인들 또는 태스크들을 더 적게 하고, 서비스에서 의도를 운영가능하게 하는 방식을 더 적게 한다. 구체적인 도메인, 태스크 및 다이얼로그에 대한 초점은 또한 인간이 관리하는 어휘, 및 의도로부터 서비스 파라미터들로의 맵핑으로 도메인들 및 태스크들에 걸친 커버리지를 달성하는 것을 실현가능하게 한다.
● API들을 이용하여 인터넷을 통해 사용자를 대신하여 서비스들을 호출하는 것에 의해 사용자의 문제들을 해결하는 능력. 링크 및 컨텐츠를 리턴할 뿐인 검색 엔진들과 달리, 여기에 설명되는 자동 어시스턴트(1002)의 일부 실시예들은 검색 및 문제 해결 활동을 자동화할 수 있다. 또한, 주어진 요청에 대해 복수의 서비스를 호출하는 능력은 예를 들어 제품 또는 서비스를 생성하거나 할 일을 찾기 위해 단일 사이트를 방문하는 것에 의해 달성되는 것보다 더 폭넓은 기능성을 사용자에게 제공한다.
● 사용자 요청의 해석 및 실행에서의 개인 정보 및 개인 상호작용 이력의 적용. 종래의 검색 엔진들 또는 질문 응답 서비스들과는 달리, 여기에 설명된 실시예들은 개인 상호작용 이력(예를 들어, 다이얼로그 이력, 결과들 중에서의 이전의 선택들 및 그와 유사한 것), 개인의 물리적 컨텍스트(예를 들어, 사용자의 위치 및 시간), 및 상호작용의 컨텍스트에서 수집된 개인 정보(예를 들어, 성명, 이메일 주소, 물리적 주소, 전화 번화, 계좌 번호, 기호(preferences) 및 그와 유사한 것)로부터의 정보를 이용한다. 이러한 정보 소스를 이용하면, 예를 들어 이하가 가능해진다:
○ 사용자 입력의 더 나은 해석 (예를 들어, 언어를 해석할 때 개인 이력 및 물리적 컨텍스트를 이용);
○ (예를 들어, 선호사항 또는 최근 선택에 맞춰 편향된) 더 개인화된 결과들;
○ (예를 들어, 서비스에 가입하는 것 또는 양식들을 채우는 것을 수반하는 단계들을 자동화하는 것에 의한) 사용자를 위한 개선된 효율.
● 사용자 입력의 자연어를 해석하는 데에 있어서의 다이얼로그 이력의 이용. 실시예들은 개인 이력을 유지할 수 있고, 사용자 입력들에 자연어 이해를 적용할 수 있으므로, 그들은 새로운 입력들을 해석하기 위해, 현재 위치, 시간, 도메인, 태스크 단계 및 태스크 파라미터들과 같은 다이얼로그 컨텍스트도 이용할 수 있다. 종래의 검색 엔진들 및 커맨드 프로세서들은 다이얼로그 이력에 독립하여 적어도 하나의 질의를 해석한다. 다이얼로그 이력을 이용하는 능력은 더 자연스러운 상호작용을 가능하게 할 수 있으며, 이것은 보통의 인간 대화와 유사하다.
● 어시스턴트(1002)가 입력을 해석하기 위해 이용되는 것과 동일한 모델들 및 정보에 기초하여 사용자로부터의 입력을 능동적으로 안내하고 제약하는 능동적 입력 유도. 예를 들어, 어시스턴트(1002)는 사용자에게 다이얼로그 내의 다음 단계들을 제안하기 위해 다이얼로그 모델들을 적용할 수 있으며, 거기에서 그들은 요청을 구체화하거나; 도메인 및 컨텍스트 특정의 가능성들에 기초하여 부분 타이핑된 입력에 대한 완성안을 제시하거나; 텍스트로서의 음성 또는 의도로서의 텍스트의 모호한 해석들 중에서 선택하기 위해 의미적 해석을 이용한다.
● 동적이고 강건한 서비스 오케스트레이션을 이용한 서비스들의 명시적인 모델링 및 동적 관리. 설명되는 실시예들의 아키텍처는 어시스턴트(1002)가 다수의 외부 서비스와 인터페이스하고, 구체적인 사용자 요청에 대한 정보를 어느 서비스들이 제공할 수 있는지를 동적으로 결정하고, 사용자 요청의 파라미터들을 상이한 서비스 API들에 맵핑하고, 복수의 서비스를 한 번에 호출하고, 복수의 서비스로부터의 결과들을 통합하고, 실패된 서비스들에 대하여 적절하게 장애 조치를 취하고/거나, API들 및 능력들의 진전에 따라 서비스들의 구현을 효율적으로 유지하는 것을 가능하게 한다.
● 어시스턴트들(1002)을 구축하기 위한 방법 및 장치로서 능동적 온톨로지들(active ontologies)을 이용하는 것 - 이것은 자동화 어시스턴트 시스템의 소프트웨어 엔지니어링 및 데이터 유지를 간단하게 함. 능동적 온톨로지들은 어시스턴트들을 위한 데이터 모델링 및 실행 환경들의 통합이다. 그들은 모델들 및 데이터의 다양한 소스들(도메인 개념들, 태스크 플로우들, 어휘, 언어 패턴 인식기들, 다이얼로그 컨텍스트, 사용자 개인 정보, 및 도메인 및 태스크 요청들로부터 외부 서비스들로의 맵핑)을 함께 묶기 위한 프레임워크를 제공한다. 여기에 설명되는 능동적 온톨로지들 및 다른 아키텍처 이노베이션들은 도메인들 내에 깊은 기능성을 구축하여 정보 및 서비스들의 복수의 소스를 통합하고, 도메인들의 세트에 걸쳐서 이것을 행하는 것을 실현가능하게 한다.
적어도 일 실시예에서, 지능형 자동화 어시스턴트(1002)는 특정 태스크들 및/또는 동작들을 수행할 때 다양한 상이한 유형의 데이터 및/또는 다른 유형들의 정보를 이용 및/또는 생성하도록 운영될 수 있다. 이것은 예를 들어 입력 데이터/정보 및/또는 출력 데이터/정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 적어도 일 실시예에서, 지능형 자동화 어시스턴트(1002)는 예를 들어 하나 이상의 로컬 및/또는 원격 메모리, 디바이스 및/또는 시스템과 같이, 하나 이상의 상이한 유형의 소스로부터의 정보를 액세스, 프로세싱 및/또는 다르게 이용하도록 운영할 수 있다. 추가로, 적어도 일 실시예에서, 지능형 자동화 어시스턴트(1002)는 예를 들어 하나 이상의 로컬 및/또는 원격 디바이스 및/또는 시스템의 메모리에 저장될 수 있는 하나 이상의 상이한 유형의 출력 데이터/정보를 생성하도록 운영될 수 있다.
지능형 자동화 어시스턴트(1002)에 의해 액세스 및/또는 이용될 수 있는 상이한 유형의 입력 데이터/정보의 예들은 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만, 그에 한정되지는 않는다:
● 보이스 입력 : 모바일 전화 및 태블릿과 같은 모바일 디바이스, 마이크로폰을 갖는 컴퓨터, 블루투스 헤드셋, 자동차 보이스 제어 시스템, 전화 시스템, 응답 서비스(answering services)에의 녹음, 통합된 메시지 서비스 상의 오디오 보이스메일, 클럭 라디오와 같은 보이스 입력을 갖는 소비자 애플리케이션, 전화국, 홈 엔터테인먼트 제어 시스템, 및 게임 콘솔로부터 온 것.
● 컴퓨터 또는 모바일 디바이스 상의 키보드들, 리모콘 또는 다른 소비자 전자 디바이스 상의 키패드, 어시스턴트에 보내진 이메일 메시지, 어시스턴트에 보내진 인스턴트 메시지 또는 유사한 단문 메시지, 다중 사용자 게임 환경에서 플레이어들로부터 수신된 텍스트, 및 메시지 피드들에서 스트리밍된 텍스트로부터의 텍스트 입력.
● 센서들 또는 위치 기반 시스템들로부터 온 위치 정보. 예들은 모바일 전화 상의 GPS(Global Positioning System) 및 A-GPS(Assisted GPS)를 포함한다. 일 실시예에서, 위치 정보는 명시적인 사용자 입력과 결합된다. 일 실시예에서, 본 발명의 시스템은 알려진 주소 정보 및 현재 위치 결정에 기초하여, 사용자가 집에 있을 때를 검출할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자가 집 밖에 있을 때와는 대조적으로 집에 있을 때 관심있어 할 수 있는 정보의 유형과, 사용자가 집에 있는지의 여부에 따라 사용자를 대신하여 호출해야 하는 서비스들 및 작업들의 유형에 관한 소정의 추론이 이루어질 수 있다.
● 클라이언트 디바이스들 상의 시계들로부터의 시간 정보. 이것은 예를 들어 로컬 시간 및 표준 시간대를 나타내는 전화기 또는 다른 클라이언트 디바이스들로부터의 시간을 포함할 수 있다. 추가로, 시간은 예를 들어 "한 시간 내에" 및 "오늘밤"과 같은 문구들을 해석하기 위한 것과 같이, 사용자 요청의 컨텍스트 내에서 이용될 수 있다.
● 모바일 또는 핸드헬드형 디바이스들, 또는 자동차 제어 시스템들과 같은 내장된 시스템들로부터의 나침반, 가속도계, 자이로스코프 및/또는 여행 속도 데이터와, 다른 센서 데이터. 이것은 리모콘으로부터 기기 및 게임 콘솔로의 디바이스 위치 결정 데이터도 포함할 수 있다.
● 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 갖는 임의의 디바이스 상의 GUI로부터의 클릭 및 메뉴 선택과 다른 이벤트들. 추가의 예들을 터치 스크린을 터치한 것을 포함한다.
● 알람 시계, 캘린더 경고, 가격 변화 트리거, 위치 트리거, 서버들로부터 디바이스 상으로의 푸쉬 통보 및 그와 유사한 것과 같은 센서들 및 다른 데이터 유도 트리거들로부터의 이벤트들.
여기에 설명된 실시예들에의 입력은 다이얼로그 및 요청 이력을 포함하는 사용자 상호작용 이력의 컨텍스트를 또한 포함한다.
지능형 자동화 어시스턴트(1002)에 의해 생성될 수 있는 상이한 유형의 출력 데이터/정보의 예들은 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만, 그에 한정되지는 않는다:
● 디바이스의 사용자 인터페이스 및/또는 출력 디바이스에 직접 보내지는 텍스트 출력.
● 이메일을 통해 사용자에게 보내지는 텍스트 및 그래픽.
● 메시징 서비스를 통해 사용자에게 보내지는 텍스트 및 그래픽.
● 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있는 음성 출력:
○ 합성된 음성
○ 샘플링된 음성
○ 녹음 메시지.
● 사진, 리치 텍스트(rich text), 비디오, 사운드 및 하이퍼링크를 갖는 정보의 그래픽 레이아웃. 예를 들어, 웹 브라우저에 렌더링된 컨텐츠.
● 디바이스가 켜지거나 꺼지거나, 소리를 내거나, 컬러를 변경하거나, 진동하거나, 광을 제어하거나, 그와 유사한 것을 하게 하는 것과 같이, 디바이스 상에서의 물리적인 작업들을 제어하기 위한 액추에이터 출력.
● 맵핑 애플리케이션을 호출하는 것, 음성으로 전화를 거는 것, 이메일 또는 인스턴트 메시지를 보내는 것, 미디어를 재생하는 것, 캘린더 내에 엔트리를 만드는 것, 태스크 관리자 및 메모 애플리케이션들, 및 다른 애플리케이션과 같은 디바이스 상의 다른 애플리케이션들을 호출하는 것.
● 원격 카메라를 조작하는 것, 휠체어를 제어하는 것, 원격 스피커에서 음악을 재생하는 것, 원격 디스플레이에서 비디오를 재생하는 것 및 그와 유사한 것과 같이, 디바이스에 의해 부착되거나 제어되는 디바이스들에 대한 물리적 작업들을 제어하기 위한 액추에이터 출력.
도 1의 지능형 자동화 어시스턴트(1002)는 구현될 수 있는 광범위한 지능형 자동화 어시스턴트 시스템 실시예들 중의 일례일 뿐임을 알 수 있다. 지능형 자동화 어시스턴트 시스템(도시되지 않음)의 다른 실시예들은 예를 들어 도 1의 예시적인 지능형 자동화 어시스턴트 시스템 실시예에 예시된 것들보다 더 많은, 더 적은 및/또는 그와는 다른 컴포넌트들/특징들을 포함할 수 있다.
사용자 상호작용
이제 도 2를 참조하면, 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 적어도 일 실시예와 사용자 간의 상호작용의 일례가 도시되어 있다. 도 2의 예는 사용자가 음성 입력 메커니즘일 수 있는 입력 디바이스(1206)를 이용하여 지능형 자동화 어시스턴트(1002)에 말하고 있고, 출력은 스크롤가능한 스크린일 수 있는 출력 디바이스(1207)로의 그래픽 레이아웃이라고 가정한다. 대화 스크린(101A)은 사용자가 말한 것(101B)("우리 사무실 근처에서 이탈리아 음식을 먹을 로맨틱한 장소를 원해(I'd like a romantic place for Italian food near my office)"), 및 어시스턴트가 찾은 것의 요약(101C)인 어시스턴트(1002)의 응답("네, 리뷰에 로맨틱하다고 되어 있고 당신의 사무실에 가까운 이탈리안 식당들을 찾았어요:(OK, I found these Italian restaurants which reviews say are romantic close to your work:)"), 및 결과들의 세트(101D)(식당 목록 중의 처음 3개가 나타나 있음)을 보여주는 대화형 사용자 인터페이스의 특징을 보여주고 있다. 본 예에서, 사용자는 목록 내의 최초 결과를 클릭하고, 결과가 자동으로 열려서 정보 스크린(101E)에 나타난 식당에 관한 추가의 정보를 노출시킨다. 정보 스크린(101E) 및 대화 스크린(101A)은 터치 스크린 또는 다른 디스플레이 디바이스와 같은 동일한 출력 디바이스 상에 나타날 수 있고; 도 2에 도시된 예들은 동일한 출력 디바이스를 위한 2개의 상이한 출력 상태이다.
일 실시예에서, 정보 스크린(101E)은 예를 들어 이하의 것들 중 임의의 것 또는 전부를 포함하는 다양한 서비스들로부터 수집되고 결합된 정보를 보여준다:
● 사업체의 주소 및 지리적 위치;
● 사용자의 현재 위치로부터의 거리;
● 복수의 소스로부터의 리뷰.
일 실시예에서, 정보 스크린(101E)은 또한 어시스턴트(1002)가 사용자를 대신하여 제공할 수 있는, 이하를 포함하는 서비스들의 몇몇 예들을 포함한다:
● 사업체를 호출하기 위해 전화를 거는 것("call");
● 장래의 참조를 위해 이 식당을 기억하는 것("save");
● 이 식당에 관한 길 안내 및 정보를 갖는 이메일을 누군가에게 보내는 것("share");
● 지도 상에서 이 식당의 위치 및 그에 대한 길 안내를 보여주는 것("map it");
● 이 식당에 관한 개인 메모를 저장하는 것("my notes").
도 2의 예에 나타난 바와 같이, 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 예를 들어 이하의 것들과 같은 단순 데이터베이스 애플리케이션을 넘어서는 지능을 포함한다:
● 키워드뿐만 아니라, 자연어(101B)에서의 의향(statement of intent)을 프로세싱하는 것;
● "이탈리아 음식을 먹을 장소(place for Italian food)"를 "이탈리안 식당(Italian restaurants)"으로서 해석하는 것과 같이, 그 언어 입력으로부터의 의미적 의도를 추론하는 것;
● 의미적 의도를 온라인 서비스들을 이용하기 위한 전략으로 운영가능하게 하고, 사용자를 대신하여 그 전략을 실행하는 것(예를 들어, 로맨틱한 장소에 대한 희망을 장소를 "로맨틱"한 것으로서 설명하는 리뷰들을 찾기 위해 온라인 리뷰 사이트들을 체크하는 전략으로 운영가능하게 함)
지능형 자동화 어시스턴트 컴포넌트들
다양한 실시예들에 따르면, 지능형 자동화 어시스턴트(1002)는 예를 들어 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 이용하여 구현 및/또는 인스턴스화될 수 있는 복수의 상이한 유형의 컴포넌트, 디바이스, 모듈, 프로세스, 시스템 및 그와 유사한 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 1의 예시적인 실시예에 예시된 바와 같이, 어시스턴트(1002)는 이하의 유형의 시스템, 컴포넌트, 디바이스, 프로세스 및 그와 유사한 것 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있다:
● 하나 이상의 능동적 온톨로지(1050);
● (클라이언트 파트(1094a) 및 서버 파트(1094b)를 포함할 수 있는) 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094);
● (마스터 버전(1052b) 및 캐시(1052a)를 포함할 수 있는) 단기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1052);
● (마스터 버전(1052b) 및 캐시(1052a)를 포함할 수 있는) 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054);
● 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056);
● (완전한 어휘(1058b) 및 서브세트(1058a)를 포함할 수 있는) 어휘 컴포넌트(들)(1058);
● (전체 라이브러리(1060b) 및 서브세트(1560a)를 포함할 수 있는) 언어 패턴 인식기(들) 컴포넌트(들)(1060);
● 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070);
● 도메인 엔티티 데이터베이스(들)(1072);
● 다이얼로그 플로우 프로세스 컴포넌트(들)(1080);
● 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082);
● 서비스 컴포넌트(들)(1084);
● 태스크 플로우 모델 컴포넌트(들)(1086);
● 다이얼로그 플로우 모델 컴포넌트(들)(1087);
● 서비스 모델 컴포넌트(들)(1088);
● 출력 프로세서 컴포넌트(들)(1090).
도 7에 관련하여 설명되는 바와 같이, 소정의 클라이언트/서버 기반 실시예들에서, 이러한 컴포넌트들 중 일부 또는 전부는 클라이언트(1304)와 서버(1340) 간에 분산될 수 있다.
설명을 목적으로, 이하에서는, 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 구체적인 예시적인 실시예의 상이한 유형의 컴포넌트들의 적어도 일부가 도 1의 예시적인 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 실시예를 참조하여 더 상세하게 설명될 것이다.
능동적 온톨로지들(1050)
능동적 온톨로지들(1050)은 지능형 자동화 어시스턴트들(1002)의 실시예들의 다른 부분들로부터의 모델들, 컴포넌트들 및/또는 데이터를 통합하는 통합 기반구조로서 기능한다. 컴퓨터 및 정보 과학 분야에서, 온톨로지들은 클래스들/타입들, 관계들(relations), 특성들(attributes)/속성들(properties) 및 인스턴스들 내에서의 그들의 인스턴스화와 같은 데이터 및 지식 표현을 위한 구조들을 제공한다. 온톨로지들은 예를 들어 데이터 및 지식의 모델들을 구축하기 위해 이용된다. 지능형 자동화 시스템(1002)의 일부 실시예들에서, 온톨로지들은 도메인 모델들과 같은 모델들을 구축하기 위한 모델링 프레임워크의 일부분이다.
본 발명의 맥락에서, "능동적 온톨로지"(1050)는 또한 구별되는 프로세싱 요소들이 온톨로지와 같은 방식으로 배열되는 실행 환경으로서 기능할 수 있다(예를 들어, 다른 프로세싱 요소들과의 구별되는 특성들 및 관계들을 가짐). 이러한 프로세싱 요소들은 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 태스크들 중 적어도 일부를 수행한다. 임의의 개수의 능동적 온톨로지(1050)가 제공될 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 능동적 온톨로지들(1050)은 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 운영될 수 있다:
● 이하를 포함하지만 그에 한정되지는 않는, 다양한 모델 및 데이터 컴포넌트들로부터의 모델들 및 데이터를 통합하는 모델링 및 개발 환경으로서 기능:
○ 도메인 모델들(1056)
○ 어휘(1058)
○ 도메인 엔티티 데이터베이스(1072)
○ 태스크 플로우 모델들(1086)
○ 다이얼로그 플로우 모델들(1087)
○ 서비스 능력 모델들(1088)
● 온톨로지 기반 편집 도구들이 새로운 모델들, 데이터 구조들, 데이터베이스 스키마들 및 표현들을 개발하도록 작동할 수 있는 데이터 모델링 환경으로서 기능
● 도메인(1056), 태스크(1086) 및/또는 다이얼로그 모델들(1087)의 요소들, 언어 패턴 인식기들 및/또는 어휘(1058)를 위한 값들, 및 단기간 개인 메모리(1052), 장기간 개인 메모리(1054) 및/또는 서비스 오케스트레이션(1182)의 결과에서 발견되는 것과 같은 사용자 특유 정보를 인스턴스화하는 라이브 실행 환경으로서 기능. 예를 들어, 능동적 온톨로지의 일부 노드들은 식당(restaurant) 및 그것의 속성인 식당 명칭(restaurant name)과 같은 도메인 개념들에 대응할 수 있다. 라이브 실행 동안, 이러한 능동적 온톨로지 노드들은 특정한 식당 엔티티 및 그것의 명칭의 아이덴티티, 및 그것의 명칭이 자연어 입력 발성(utterance) 내의 단어들에 어떻게 대응하는지를 갖고서 인스턴스화될 수 있다. 따라서, 본 실시예에서, 능동적 온톨로지는 식당이 명칭을 갖는 아이덴티티들을 갖는 엔티티들이라는 개념을 지정하는 것, 그러한 모델링 노드들과 엔티티 데이터베이스 및 자연어의 구문분석으로부터의 데이터의 동적 바인딩을 저장하는 것 둘 다를 위한 모델링 환경으로서 기능하고 있다.
● 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 지능형 자동화 어시스턴트의 컴포넌트들 및 프로세싱 요소들 간의 통신 및 조정을 가능하게 함:
○ 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)
○ 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)
○ 다이얼로그 플로우 프로세스 컴포넌트(들)(1080)
○ 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)
○ 서비스 컴포넌트(들)(1084)
일 실시예에서, 여기에 설명된 능동적 온톨로지들(1050)의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들의 적어도 일부는 2006년 9월 8일자로 출원된 미국 특허 출원 제11/518,292호인 "Method and Apparatus for Building an Intelligent Automated Assistant"에 설명된 다양한 방법들 및 장치들을 적어도 부분적으로 이용하여 구현될 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 능동적 온톨로지(1050)의 주어진 인스턴스는 하나 이상의 연관된 데이터베이스로부터의 정보를 액세스 및/또는 이용할 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 데이터베이스 정보의 적어도 일부는 하나 이상의 로컬 및/또는 원격 메모리 디바이스와의 통신을 통해 액세스될 수 있다. 능동적 온톨로지들(1050)에 의해 액세스될 수 있는 상이한 유형의 데이터의 예는 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만, 그에 한정되지는 않는다:
● 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 하나 이상의 컴포넌트로부터 이용가능한 정적 데이터;
● 예를 들어 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 컴포넌트들 간에서 교환되는 사용자 특유 입력들 및 출력들의 상태, 단기간 개인 메모리의 컨텐츠들, 사용자 세션의 이전 상태들로부터 이루어진 추론들 및 그와 유사한 것을 유지하지만 그에 한정되지는 않는, 사용자 세션마다 동적으로 인스턴스화된 데이터.
이러한 방식에서, 능동적 온톨로지들(1050)은 지능형 자동화 어시스턴트(1002) 내의 다양한 컴포넌트들의 요소들을 통합하기 위해 이용된다. 능동적 온톨로지(1050)는 작성자, 설계자 또는 시스템 구축자가 하나의 컴포넌트의 요소들이 다른 컴포넌트들의 요소들로 식별되도록 컴포넌트들을 통합하는 것을 허용한다. 따라서, 작성자, 설계자 또는 시스템 구축자는 컴포넌트들을 더 쉽게 결합하고 통합할 수 있다.
이제 도 8을 참조하면, 일 실시예에 따른 능동적 온톨로지(1050)의 단편의 예가 나타나 있다. 이 예는 능동적 온톨로지들(1050)에 의해 제공될 수 있는 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들 중 일부를 예시하는 것을 돕도록 의도된다.
도 8의 능동적 온톨로지(1050)는 식당 및 식사 이벤트의 표현을 포함한다. 본 예에서, 식당은 그것의 명칭(1612), 서빙되는 요리(1615), 및 그것의 위치(1613)와 같은 속성들을 갖는 개념(1610)이고, 이것은 결국 거리 주소(1614)를 위한 속성들을 갖는 구조화된 노드로서 모델링될 수 있다. 식사 이벤트의 개념은 다이닝 파티(1617)(규모(1619)를 가짐) 및 기간(1618)을 포함하는 노드(1616)로서 모델링될 수 있다.
● 능동적 온톨로지들은 도메인 모델들(1056)을 포함하고/거나 그들을 참조할 수 있다. 예를 들어, 도 8은 식당 개념(1610) 및 식사 이벤트 개념(1616)에 링크된 외식 도메인 모델(1622)을 도시한다. 이 경우, 능동적 온톨로지(1050)는 외식 도메인 모델(1622)을 포함하고, 특히 능동적 온톨로지(1050)의 적어도 2개의 노드, 즉 식당(1610) 및 식사 이벤트(1616)가 또한 외식 도메인 모델(1622)에 포함되고/거나 그에 의해 참조된다. 이러한 도메인 모델은 다른 것들 중에서도 외식이 식당들에서 발생하는 식사 이벤트를 수반한다는 발상을 표현한다. 능동적 온톨로지 노드들인 식당(1610) 및 식사 이벤트(1616)는 또한 도 8에서 점선으로 나타난 바와 같이, 지능형 자동화 어시스턴트의 다른 컴포넌트들에 포함되고/거나 그에 의해 참조된다.
● 능동적 온톨로지들은 태스크 플로우 모델들(1086)을 포함하고/거나 참조할 수 있다. 예를 들어, 도 8은 도메인에 특유한 종류의 이벤트, 즉 식사 이벤트(1616)에 적용되는, 도메인들에 독립적인 이벤트들의 플래닝(planning)을 모델링하는 이벤트 플래닝 태스크 플로우 모델(1630)을 도시한다. 여기에서, 능동적 온톨로지(1050)는 일반적인 이벤트 플래닝 태스크 플로우 모델(1630)을 포함하는데, 그것은 이벤트들 및 그들을 플래닝하는 데에 수반되는 다른 개념들을 표현하는 노드들을 포함한다. 능동적 온톨로지(1050)는 또한 특정한 종류의 이벤트인 노드 식사 이벤트(1616)를 포함한다. 본 예에서, 식사 이벤트(1616)는 도메인 모델(1622) 및 태스크 플로우 모델(1630) 둘 다에 포함되거나 그들에 의해 참조되며, 이러한 모델들 둘 다가 능동적 온톨로지(1050)에 포함되고/거나 그에 의해 참조된다. 다시, 식사 이벤트(1616)는 능동적 온톨로지들이 도 8에서 점선으로 나타난 바와 같이 지능형 자동화 어시스턴트의 다른 컴포넌트들에 포함되고/거나 그에 의해 참조되는 다양한 컴포넌트들의 요소들을 어떻게 통합하는지의 예이다.
● 능동적 온톨로지들은 다이얼로그 플로우 모델들(1087)을 포함하고/거나 그들을 참조할 수 있다. 예를 들어, 도 8은 개념(1619)에 표현된 바와 같은 파티 규모 제약사항 상에서 인스턴스화된 거래에 필요한 제약사항들의 값들을 얻기 위한 다이얼로그 플로우 모델(1642)을 도시한다. 다시, 능동적 온톨로지(1050)는 다이얼로그 플로우 모델들(1087)과 같은 다양한 컴포넌트들을 관련시키고 통합하기 위한 프레임워크를 제공한다. 이 경우, 다이얼로그 플로우 모델(1642)은 본 특정한 예에서 능동적 온톨로지 노드인 파티 규모(1619)로 인스턴스화되는 제약사항의 일반적인 개념을 갖는다. 이러한 특정한 다이얼로그 플로우 모델(1642)은 도메인에 독립하여, 제약사항들의 추상화에서 작동한다. 능동적 온톨로지(1050)는 파티 노드(1617)의 파티 규모 속성(1619)을 표현하고, 이것은 식사 이벤트 노드(1616)에 관련된다. 그러한 실시예에서, 지능형 자동화 어시스턴트(1002)는 다이얼로그 플로우 모델(1642) 내의 제약사항의 개념을 외식을 위한 도메인 모델(1622)의 일부분인 식사 이벤트 개념(1616)을 표현하는 노드들의 클러스터의 일부분으로서의 파티 규모(1619)의 속성과 통합하기 위해 능동적 온톨로지(1050)를 이용한다.
● 능동적 온톨로지들은 서비스 모델들(1088)을 포함하고/거나 그들을 참조할 수 있다. 예를 들어, 도 8은 그 서비스가 거래를 수행하는 데에 필요한 값들을 얻기 위한 다이얼로그 플로우 단계에 연관된 식당 예약 서비스(1672)의 모델을 도시한다. 이 경우, 식당 예약 서비스를 위한 서비스 모델(1672)은 예약이 파티 규모(1619)를 위한 값(예약할 테이블에 앉을 사람의 수)을 필요로 한다는 것을 지정한다. 능동적 온톨로지(1050)의 일부분인 파티 규모(1619) 개념은 사용자에게 거래를 위한 제약사항들에 관하여 질문하기 위한 일반적인 다이얼로그 플로우 모델(1642)에도 링크되거나 관련되며; 예를 들어 파티 규모는 다이얼로그 플로우 모델(1642)을 위한 필수 제약사항이다.
● 능동적 온톨로지들은 도메인 엔티티 데이터베이스들(1072)을 포함하고/거나 참조할 수 있다. 예를 들어, 도 8은 능동적 온톨로지(1050) 내의 식당 노드(1610)에 연관된 식당들(1652)의 도메인 엔티티 데이터베이스를 도시한다. 능동적 온톨로지(1050)는 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 다양한 컴포넌트들에 의해 이용될 수 있는 것과 같은 식당(1610)의 일반적인 개념들을 표현하며, 그것은 식당 데이터베이스(1652) 내의 특정 식당에 관한 데이터에 의해 인스턴스화된다.
● 능동적 온톨로지들은 어휘 데이터베이스들(1058)을 포함하고/거나 참조할 수 있다. 예를 들어, 도 8은 이탈리아, 프랑스 등의 요리, 및 "프랑스식", "유럽식", "프로방스식" 및 그와 유사한 것과 같은 각각의 요리에 연관된 단어들의 요리 어휘 데이터베이스(1662)를 도시한다. 능동적 온톨로지(1050)는 요리 데이터베이스(1662) 내의 요리들의 표현에 연관된 서빙되는 요리 노드(1615)에 관련된 식당 노드(1610)를 포함한다. 따라서, "프랑스식"과 같은 요리를 위한 데이터베이스(1662) 내의 특정 엔트리는 서빙되는 요리(1615)의 개념의 인스턴스로서 능동적 온톨로지(1050)를 통해 관련된다.
● 능동적 온톨로지들은 온톨로지(1050) 내의 개념들 또는 다른 표현들에 맵핑될 수 있는 임의의 데이터베이스를 포함하고/거나 참조할 수 있다. 도메인 엔티티 데이터베이스들(1072) 및 어휘 데이터베이스들(1058)은 능동적 온톨로지(1050)가 자동화 어시스턴트(1002)의 다른 컴포넌트들과, 그리고 서로와 데이터베이스들을 어떻게 통합할 수 있는지의 2가지 예일 뿐이다. 능동적 온톨로지들은 작성자, 설계자 또는 시스템 구축자가 데이터베이스 내의 표현들과 온톨로지(1050) 내의 표현들 간의 자명하지 않은 맵핑을 지정하는 것을 허용한다. 예를 들어, 식당 데이터베이스(1652)를 위한 데이터베이스 스키마는 스트링들 및 숫자들의 테이블로서, 또는 대용량의 사업체 데이터베이스로부터의 프로젝션으로서, 또는 데이터베이스(1652)에 적합한 임의의 다른 표현으로서 식당을 표현할 수 있다. 이러한 예시적인 능동적 온톨로지(1050)에서, 식당(1610)은 데이터베이스 테이블들로부터 다르게 조직되는 속성들 및 관계들을 갖는 개념 노드이다. 이러한 예에서, 온톨로지(1050)의 노드들은 데이터베이스 스키마들의 요소들에 연관된다. 데이터베이스와 온톨로지(1050)의 통합은 능동적 온톨로지(1050) 내의 더 큰 세트의 모델들 및 데이터에 관련하여 데이터베이스들 내의 특정 데이터 엔트리들을 해석하고 그에 작용하기 위한 통합 표현을 제공한다. 예를 들어, 단어 "프랑스식"은 요리 데이터베이스(1662) 내의 엔트리일 수 있다. 이러한 예에서는, 데이터베이스(1662)가 능동적 온톨로지(1050) 내에 통합되므로, 그 동일한 단어 "프랑스식"이 식사 이벤트를 플래닝하는 데에 수반되는 식당에서 서빙되는 가능한 요리로서의 해석도 가지며, 이러한 요리는 식당 예약 서비스를 이용할 때 이용할 제약사항으로서 기능하는 등이다. 따라서, 능동적 온톨로지들은 자동화 어시스턴트(1002)의 다른 컴포넌트들과 상호운영하기 위해, 데이터베이스들을 모델링 및 실행 환경에 통합할 수 있다.
위에서 설명된 바와 같이, 능동적 온톨로지(1050)는 작성자, 설계자 또는 시스템 구축자가 컴포넌트들을 통합하는 것을 허용하고; 따라서 도 8의 예에서, 다이얼로그 플로우 모델(1642) 내의 제약사항들과 같은 컴포넌트의 요소들은 식당 예약 서비스(1672)의 필수 파라미터와 같은 다른 컴포넌트들의 요소들과 함께 식별될 수 있다.
능동적 온톨로지들(1050)은 예를 들어 모델들, 데이터베이스들 및 컴포넌트들의 구성으로서 구현될 수 있고, 여기에서 모델들, 데이터베이스들 및 컴포넌트들 간의 관계들은 이하의 것들 중 임의의 것이다:
● 컨테이너쉽(containership) 및/또는 포함(inclusion);
● 링크들 및/또는 포인터들을 갖는 관계;
● 프로그램 내부 및 프로그램들 간의 API들을 통한 인터페이스.
예를 들어, 이제 도 9를 참조하면, 지능형 자동화 어시스턴트 시스템(1002)의 대안적인 실시예의 예가 나타나 있고, 여기에서 도메인 모델들(1056), 어휘(1058), 언어 패턴 인식기(1060), 단기간 개인 메모리(1052) 및 장기간 개인 메모리(1054) 컴포넌트들은 능동적 온톨로지(1050)에 연관된 공통 컨테이너 하에 조직되고, 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094), 언어 해석기(1070) 및 다이얼로그 플로우 프로세서(1080)와 같은 다른 컴포넌트들은 API 관계를 통해 능동적 온톨로지(1050)에 연관된다.
능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)
적어도 일 실시예에서, 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)(위에서 설명된 바와 같이, 서버 및 클라이언트 컴포넌트 둘 다를 포함하는 구성으로, 또는 독립형 구성으로 구현될 수 있음)는 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 운영될 수 있다:
● 사용자 또는 사용자의 환경으로부터의 입력, 및/또는 그들의 필요(들) 또는 요청(들)에 관한 정보를 유도하고, 용이하게 하고/거나, 프로세싱하는 것. 예를 들어, 사용자가 식당을 찾기를 기대하는 경우, 입력 유도 모듈은 위치, 시간, 요리, 가격 등에 대한 사용자의 제약사항 또는 선호사항에 관한 정보를 얻을 수 있다.
● 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 다양한 소스들로부터의 다양한 종류의 입력을 용이하게 하는 것:
○ 텍스트를 생성하는 키보드들 또는 임의의 다른 입력 디바이스로부터의 입력
○ 부분 입력의 동적으로 제안되는 완성안을 제시하는 사용자 인터페이스들 내의 키보드들로부터의 입력
○ 보이스 또는 음성 입력 시스템들로부터의 입력
○ 사용자가 그래픽 개체들을 클릭, 선택 또는 다르게 직접 조작하여 선택안을 지시하는 그래픽 사용자 인터페이스들(GUI)로부터의 입력
○ 이메일, 문자 메시징 또는 다른 텍스트 통신 플랫폼을 포함하여, 텍스트를 생성하고 그것을 자동화 어시스턴트에 보내는 다른 애플리케이션들로부터의 입력.
능동적 입력 유도를 수행함으로써, 어시스턴트(1002)는 입력 프로세싱의 초기 위상에서 의도를 명확화할 수 있다. 예를 들어, 입력이 음성에 의해 제공되는 실시예에서, 파형이 서버(1340)에 보내질 수 있고, 거기에서 단어들이 추출되고 의미적 해석이 수행된다. 그 다음, 그러한 의미적 해석의 결과들은 능동적 입력 유도를 구동하기 위해 이용될 수 있으며, 그것은 음가적 매칭뿐만 아니라 의미적 적합함의 정도에 기초하여 선택할 대안적인 후보 단어들을 사용자에게 제시할 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)는 능동적으로, 자동적으로 및 동적으로, 사용자를 어시스턴트(1002)의 실시예들에 의해 제공되는 서비스들 중 하나 이상에 작용될 수 있는 입력들로 안내한다. 이제 도 10을 참조하면, 일 실시예에 따른 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)을 위한 동작의 방법을 도시하는 흐름도가 나타나 있다.
절차는 단계(20)에서 시작한다. 단계(21)에서, 어시스턴트(1002)는 하나 이상의 입력 채널 상의 인터페이스들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스는 대화형 상호작용의 임의의 스테이지에서 말하거나 타이핑하거나 탭핑하기 위한 사용자 옵션들을 제공할 수 있다. 단계(22)에서, 사용자는 음성 녹음을 시작하거나 타이핑을 위한 인터페이스를 호출하기 위해 버튼을 누르는 것과 같이, 하나의 형식에서 입력을 개시함으로써 입력 채널을 선택한다.
적어도 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 선택된 형식을 위한 디폴트 제안들을 제공한다(단계(23)). 즉, 그것은 사용자가 그 형식 상에서 임의의 입력을 입력하기 전에, 현재 컨텍스트 내에서 관련있는 옵션들(24)을 제공한다. 예를 들어, 텍스트 입력 형식에서, 어시스턴트(1002)는 예를 들어 명령형 동사(예를 들어, 찾아라, 구매해라, 예약해라, 취득해라, 호출해라, 체크해라, 스케줄링해라 및 그와 유사한 것), 명사(예를 들어, 식당, 영화, 이벤트, 사업체 및 그와 유사한 것), 또는 담론(discourse)의 메뉴형 옵션 명명 도메인(menu-like option naming domain)(예를 들어, 날씨, 스포츠, 뉴스 및 그와 유사한 것) 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 텍스트 요청 또는 커맨드들을 시작할 공통 단어들의 목록을 제공할 수 있다.
단계(25)에서 사용자가 디폴트 옵션들 중 하나를 선택하고, 자동제출에 대한 선호사항(30)이 설정되는 경우, 절차는 즉시 리턴할 수 있다. 이것은 종래의 메뉴 선택의 동작과 유사하다.
그러나, 최초 옵션이 부분 입력으로서 취해질 수 있고, 다르게는 사용자가 부분 입력을 입력하기 시작했을 수 있다(단계(26)). 입력의 임의의 시점에서, 적어도 일 실시예에서 사용자는 부분 입력이 완성안임을 나타낼 것을 선택할 수 있고(단계(22)), 이것은 절차가 리턴하게 한다.
단계(28)에서, 선택된 것이든 입력된 것이든 간에 최신 입력이 누적 입력에 추가된다.
단계(29)에서, 시스템은 현재 입력, 및 관련있는 및/또는 의미있는 입력을 구성하는 것에 관한 제약사항들의 다른 소스들을 고려할 때에, 다음으로 가능한 관련있는 입력들을 제안한다.
적어도 일 실시예에서, (예를 들어, 단계들(23 및 29)에서 이용되는) 사용자 입력에 관한 제약사항들의 소스들은 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만 그에 한정되지는 않는, 어시스턴트(1002) 내에 포함될 수 있는 다양한 모델들 및 데이터 소스들 중 하나 이상이다:
● 어휘(1058). 예를 들어, 현재 입력에 매칭되는 단어들 또는 구절들이 제안될 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 어휘는 능동적 온톨로지들, 도메인 모델들, 태스크 모델들, 다이얼로그 모델들 및/또는 서비스 모델들의 임의의 또는 하나 이상의 노드에 연관될 수 있다.
● 도메인 모델을 인스턴스화하거나 다르게 그에 일관될 수 있는 입력들을 제약할 수 있는 도메인 모델들(1056). 예를 들어, 적어도 일 실시예에서, 도메인 모델들(1056)은 현재 입력에 일관되는 개념들, 관계들, 속성들 및/또는 인스턴스들을 제안하기 위해 이용될 수 있다.
● 현재 입력 내의 관용구, 구절, 문법적 구조 또는 다른 패턴들을 인식하기 위해 이용될 수 있고, 패턴을 채우는 완성안을 제안하기 위해 이용될 수 있는 언어 패턴 인식기들(1060).
● 입력에 매칭되는 도메인 내의 가능한 엔티티들(예를 들어, 사업체 명칭, 영화 제목, 이벤트 명칭 및 그와 유사한 것)을 제안하기 위해 이용될 수 있는 도메인 엔티티 데이터베이스(1072).
● 임의의 이전의 입력 또는 이전의 입력의 일부분, 및/또는 사용자와의 상호작용 이력에 관한 임의의 다른 속성 또는 사실에 매칭시키기 위해 이용될 수 있는 단기간 메모리(1052). 예를 들어, 부분 입력은 가설에 의한 것이든(예를 들어 질의 내에 언급됨) 및/또는 물리적인 것이든(예를 들어, 위치 센서들로부터 결정됨) 간에 사용자가 세션 내에서 만났던 도시들에 대하여 매칭될 수 있다.
● 적어도 일 실시예에서, 최근 입력들, 요청들 또는 결과들의 의미적 패러프레이징들이 현재 입력에 대하여 매칭될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 이전에 "라이브 뮤직"을 요청했고, 콘서트 목록을 획득했고, 다음으로 능동적 입력 유도 환경에서 "뮤직"을 타이핑한 경우, 제안들은 "라이브 뮤직" 및/또는 "콘서트"를 포함할 수 있다.
● 장기간 메모리로부터의 매칭 아이템들을 제안하기 위해 이용될 수 있는 장기간 개인 메모리(1054). 그러한 매칭 아이템들은 예를 들어, 저장된 도메인 엔티티들(예를 들어, "가장 좋아하는" 식당, 영화, 극장, 장소 및 그와 유사한 것), 할 일 아이템, 목록 아이템, 캘린더 엔트리, 연락처/주소록 내의 인명, 연락처/주소록 내에 언급된 거리 또는 도시명, 및 그와 유사한 것 중 하나 이상 또는 그들의 조합을 포함할 수 있다.
● 태스크 플로우 내의 다음의 가능한 단계들에 기초하여 입력들을 제안하기 위해 이용될 수 있는 태스크 플로우 모델들(1086).
● 다이얼로그 플로우 내의 다음의 가능한 단계들에 기초하여 입력들을 제안하기 위해 이용될 수 있는 다이얼로그 플로우 모델들(1087).
● 모델 내의 명칭, 범주, 능력 또는 임의의 다른 속성에 의해, 이용할 가능한 서비스들을 제안하기 위해 이용될 수 있는 서비스 능력 모델들(1088). 예를 들어, 사용자는 선호되는 리뷰 사이트의 명칭의 일부를 타이핑할 수 있고, 어시스턴트(1002)는 그 리뷰 사이트에 리뷰에 관하여 질의하기 위한 완성 커맨드를 제안할 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)는 대화형 인터페이스, 예를 들어 사용자와 어시스턴트가 대화 방식으로 발성을 주고 받음으로써 통신하는 인터페이스를 사용자에게 제공한다. 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)는 다양한 유형의 대화형 인터페이스들을 수행 및/또는 구현하도록 운영될 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)는 어시스턴트(1002)가 다이얼로그 모델들에 따라 사용자로부터의 정보에 대해 프롬프트하기 위해 대화의 주고 받음을 이용하는 다양한 유형의 대화형 인터페이스들을 수행 및/또는 구현하도록 운영될 수 있다. 다이얼로그 모델들은 예를 들어 서비스를 수행하는 데에 필요한 정보를 유도하는 데에 요구되는 일련의 단계들과 같이, 다이얼로그를 실행하기 위한 절차를 표현할 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)은 사용자가 입력을 타이핑하거나 말하거나 다르게 생성하고 있는 동안, 사용자에게 실시간으로 제약사항들 및 안내들을 제공한다. 예를 들어, 능동적 유도는 어시스턴트(1002)의 일 실시예에 의해 인식될 수 있고/거나 어시스턴트(1002)의 실시예들에 의해 제공되는 하나 이상의 서비스에 의해 서비스될 수 있는 텍스트 입력들을 타이핑하도록 사용자를 안내할 수 있다. 이것은 사용자로부터의 제약되지 않은 입력을 수동적으로 기다리는 것보다 유리한데, 왜냐하면 그것은 유용할 수 있는 또는 유용했을 수 있는 입력들에 사용자의 노력이 집중되게 할 수 있고/거나, 어시스턴트(1002)의 실시예들이 사용자가 입력하고 있을 때 실시간으로 입력의 해석을 적용하는 것을 가능하게 하기 때문이다.
여기에 설명되는 능동 입력 유도의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들의 적어도 일부는 적어도 부분적으로 2006년 9월 8일자로 출원된 미국 특허 출원 제11/518,292호 "Method and Apparatus for Building an Intelligent Automated Assistant"에 설명된 다양한 방법들 및 장치들을 이용하여 구현될 수 있다.
구체적인 실시예들에 따르면, 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)의 다수의 인스턴스들 또는 스레드들은 하나 이상의 프로세서(63), 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합들을 이용하여 동시에 구현 및/또는 개시될 수 있다.
상이한 실시예들에 따르면, 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)의 하나 이상의 상이한 스레드 또는 인스턴스는 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)의 적어도 하나의 인스턴스의 인스턴스화를 트리거하기 위한 하나 이상의 상이한 유형의 최소 임계 기준을 만족하는 하나 이상의 조건 또는 이벤트의 검출에 응답하여 개시될 수 있다. 능동 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)의 하나 이상의 상이한 스레드 또는 인스턴스의 개시 및/또는 구현을 트리거할 수 있는 조건들 또는 이벤트들의 다양한 예들은 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만 그에 한정되지는 않는다:
● 사용자 세션의 시작. 예를 들어, 사용자 세션이 어시스턴트(1002)의 일 실시예인 애플리케이션을 시작할 때, 인터페이스는 사용자가 예를 들어 음성 입력 시스템을 개시하기 위한 버튼을 누르거나 텍스트 입력 세션을 개시하기 위해 텍스트 필드를 클릭하는 것에 의해 입력을 개시할 기회를 제공할 수 있다.
● 검출된 사용자 입력.
● 질문에 대한 응답을 요청할 때, 또는 선택할 다음 단계들의 메뉴를 제공할 때와 같이, 어시스턴트(1002)가 사용자에게 명시적으로 입력을 프롬프트할 때.
● 어시스턴트(1002)가 사용자가 거래를 수행하는 것을 돕고 있고, 그 거래를 위해 데이터를 수집하고 있을 때(예를 들어 양식을 채움).
적어도 일 실시예에서, 능동 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)의 주어진 인스턴스는 하나 이상의 연관된 데이터베이스로부터의 정보를 액세스 및/또는 이용할 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 데이터베이스 정보의 적어도 일부는 하나 이상의 로컬 및/또는 원격 메모리 디바이스와의 통신을 통해 액세스될 수 있다. 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)에 의해 액세스될 수 있는 상이한 유형의 데이터의 예들은 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만 그에 한정되지는 않는다:
● 텍스트 입력에서 이용할 가능한 단어들의 데이터베이스;
● 텍스트 입력 발성에서 이용할 가능한 구절들의 문법;
● 음성 입력의 가능한 해석들의 데이터베이스;
● 사용자 또는 다른 사용자들로부터의 이전 입력들의 데이터베이스;
● 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만 그에 한정되지는 않는, 어시스턴트(1002)의 실시예들의 일부일 수 있는 다양한 모델들 및 데이터 소스들 중 임의의 것으로부터의 데이터:
● 도메인 모델들(1056);
● 어휘(1058);
● 언어 패턴 인식기들(1060);
● 도메인 엔티티 데이터베이스들(1072);
● 단기간 메모리(1052);
● 장기간 개인 메모리(1054);
● 태스크 플로우 모델들(1086);
● 다이얼로그 플로우 모델들(1087);
● 서비스 능력 모델들(1088).
상이한 실시예들에 따르면, 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)는 능동적 유도 절차들을 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)에 적용할 수 있다:
● 타이핑된 입력;
● 음성 입력;
● 제스처들을 포함하는, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)로부터의 입력;
● 다이얼로그 내에서 제공된 제안들로부터의 입력; 및
● 계산 및/또는 감지 환경으로부터의 이벤트들.
능동적 타이핑 입력 유도
이제 도 11을 참조하면, 일 실시예에 따른 능동적 타이핑 입력 유도를 위한 방법을 도시하는 흐름도가 나타나 있다.
방법은 단계(110)에서 시작한다. 어시스턴트(1002)는 예를 들어 입력 디바이스(1206)를 통해 부분 텍스트 입력을 수신한다(단계(111)). 부분 텍스트 입력은 예를 들어 텍스트 입력 필드에 지금까지 타이핑된 문자들을 포함할 수 있다. 임의의 시점에서, 사용자는 예를 들어 엔터키를 누르는 것에 의해, 타이핑된 입력이 완성안임을 나타낼 수 있다(단계(112)). 완성안이 아니라면, 제안 생성기는 후보 제안들(116)을 생성한다(단계(114)). 이러한 제안들은 여기에 설명되는 정보 또는 제약사항들의 소스들 중 임의의 것에 기초하는 구문적, 의미적 및/또는 다른 종류의 제안일 수 있다. 제안이 선택되면(단계(118)), 입력은 선택된 제안을 포함하도록 변환된다(단계(117)).
적어도 일 실시예에서, 제안들은 현재 입력에의 확장들을 포함할 수 있다. 예를 들어, "rest"에 대한 제안은 "restaurants"을 포함할 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 제안들은 현재 입력의 부분들의 대체안을 포함할 수 있다. 예를 들어, "rest"에 대한 제안은 "먹을 장소(places to eat)"일 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 제안들은 현재 입력의 부분들의 대체 및 리프레이징(rephrasing)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 현재 입력이 "어떤 스타일의 식당을 찾아라(find restaurants of style)"라면, 제안은 "이탈리안(Italian)"일 수 있고, 그 제안이 선택될 때, 전체 입력은 "이탈리안 식당을 찾아라(find Italian restaurants)"로 다시 쓰여질 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 리턴되는 결과 입력은 주석되어(단계(119)), 단계(118)에서 어떤 선택들이 이루어졌는지에 관한 정보가 텍스트 입력과 함께 보존되게 된다. 이것은 예를 들어 스트링 기저에 있는 의미적 개념들 또는 엔티티들이 리턴 시에 그 스트링에 연관되는 것을 가능하게 하고, 이것은 후속 언어 해석의 정확도를 향상시킨다.
이제 도 12 내지 21을 참조하면, 일 실시예에 따른 능동적 타이핑 입력 유도를 위한 절차들의 일부의 몇몇 부분들을 예시하는 스크린 샷들이 나타나 있다. 스크린 샷들은 캘리포니아 쿠퍼티노의 Apple Inc.로부터 입수할 수 있는 iPhone과 같은 스마트폰 상에 구현되는 어시스턴트(1002)의 실시예의 예를 도시한다. 입력은 온스크린 키보드 기능성을 포함하는 터치스크린을 통하여 그러한 디바이스에 제공된다. 본 기술분야의 숙련된 자는 스크린 샷들이 예시에 지나지 않는 실시예를 도시한 것이며, 본 발명의 기법들은 다른 디바이스들 상에 다른 레이아웃들 및 구성들을 이용하여 구현될 수 있음을 인식할 것이다.
도 12에서, 스크린(1201)은 필드(1203) 내에 입력이 제공되지 않은 때에 나타나는 제안들의 최상위 세트(1202)를 포함한다. 이것은 도 10의 비-입력 단계(23)가 입력이 없는 경우의 도 11의 단계(114)에 적용된 것에 대응한다.
도 13에서, 스크린(1301)은 온스크린 키보드(1304)를 이용하여 필드(1203) 내에 입력된 부분 사용자 입력(1305)의 제안된 완성안들(1303)을 제공하기 위해 어휘를 이용하는 것의 예를 도시한다. 이러한 제안된 완성안들(1303)은 능동적 입력 유도(1094)의 기능의 일부분일 수 있다. 사용자는 스트링 "comm"을 포함하는 부분 사용자 입력(1305)을 입력하였다. 어휘 컴포넌트(1058)는 이 스트링을 제안된 완성안들(1303)로서 나열된 3개의 상이한 종류의 인스턴스에 맵핑하였고: 구절 "community & local events"는 이벤트 도메인의 범주이고, "chambers of commerce"는 로컬 사업체 검색 도메인의 범주이고, "Jewish Community Center"는 로컬 사업체의 인스턴스의 명칭이다. 어휘 컴포넌트(1058)는 이들과 같은 명칭 공간들의 데이터 조회 및 관리를 제공할 수 있다. 사용자는 자신이 입력을 마쳤다는 것을 나타내기 위해 Go 버튼(1306)을 탭핑할 수 있고; 이것은 어시스턴트(1002)가 사용자 입력의 유닛으로서 완성된 텍스트 스트링으로 진행하게 한다.
도 14에서, 스크린(1401)은 부분 스트링 "wh"(1305)을 위한 제안된 의미적 완성안(1303)이 타이핑 파라미터들을 갖는 전체 구절들을 포함하는 예를 도시한다. 이러한 종류의 제안들은 여기에 설명되는 입력 제약사항들의 다양한 모델들 및 소스들 중 하나 이상을 이용하여 가능하게 될 수 있다. 예를 들어, 도 14에 도시된 일 실시예에서, "what is happening in city"는 로컬 이벤트 도메인의 위치 파라미터의 능동적 유도이고; "where is business name"은 로컬 사업체 검색 도메인의 사업체 명칭 제약사항의 능동적 유도이고; "what is showing at the venue name"은 로컬 이벤트 도메인의 장소 명칭 제약사항의 능동적 유도이고, "what is playing at the movie theater"는 로컬 이벤트 도메인의 영화관 명칭 제약사항의 능동적 유도이다. 이러한 예들은 제안된 완성안들이 이전에 입력된 질의들의 데이터베이스로부터 단순하게 인출되기보다는 모델들에 의해 생성된다는 것을 예시한다.
도 15에서, 스크린(1501)은 사용자가 필드(1203) 내에 추가 텍스트(1305)를 입력한 후의 동일한 예의 계속을 도시한다. 제안된 완성안들(1303)은 추가 텍스트(1305)에 매칭되도록 갱신된다. 본 예에서, 도메인 엔티티 데이터베이스(1072)로부터의 데이터, 즉 "f"로 시작하는 명칭을 갖는 장소들이 이용되었다. 이것은 "f"로 시작하는 모든 단어보다는 상당히 더 작고 더 의미적으로 관련있는 제안들의 세트임에 유의해야 한다. 다시, 제안들은 모델을 적용함으로써 생성되는데, 이 경우 도메인 모델은 명칭들을 갖는 사업체들인 장소들에서 발생하는 것으로서 로컬 이벤트들을 표현한다. 제안들은 로컬 이벤트 서비스를 이용할 때 잠재적으로 의미있는 엔트리들을 만들어낼 입력들을 능동적으로 유도한다.
도 16에서, 스크린(1601)은 사용자가 제안된 완성안들(1303) 중 하나를 선택한 후의 동일한 예의 계속을 도시한다. 능동적 유도는 여기에서 사용자가 선택할 수 있는 다수의 지정자(specifiers)(1602)를 제시함으로써, 요구되는 정보의 유형을 더 지정하도록 사용자를 프롬프트하는 것에 의해 계속된다. 본 예에서, 이러한 지정자들은 도메인, 태스크 플로우 및 다이얼로그 플로우 모델들에 의해 생성된다. 도메인은 위치들 내의 날짜들에서 발생하며 이벤트 명칭들 및 공연자들을 갖는 이벤트들의 범주를 포함하는 로컬 이벤트들이다. 이러한 실시예에서, 5가지의 옵션이 사용자에게 제공된다는 사실은 이러한 사용자들이 아직 입력하지 않은 제약사항들에 관하여 질문을 받아야 한다는 것을 나타내는 다이얼로그 플로우 모델, 및 이러한 5가지 제약사항이 어시스턴트가 이용할 수 있는 로컬 이벤트 서비스들에의 파라미터들임을 나타내는 서비스 모델로부터 발생된다. "by category" 및 "featured"와 같이 지정자로서 이용할 선호되는 구절들을 선택하는 것도 도메인 어휘 데이터베이스로부터 발생된다.
도 17에서, 스크린(1701)은 사용자가 지정자들(1602) 중 하나를 선택한 후의 동일한 예의 계속을 도시한다.
도 18에서, 스크린(1801)은 동일한 예의 계속을 도시하는데, 여기에서 선택된 지정자(1602)가 필드(1203)에 추가되었고, 추가 지정자들(1602)이 제시된다. 사용자는 지정자들(1602) 중 하나를 선택하고/거나 키보드(1304)를 통해 추가 텍스트 입력을 제공할 수 있다.
도 19에서, 스크린(1901)은 동일한 예의 계속을 도시하는데, 여기에서 선택된 지정자(1602)가 필드(1203)에 추가되었고, 다른 추가의 지정자들(1602)이 제시된다. 이러한 예에서, 이전에 입력된 제약사항들은 중복하여 능동적으로 유도되지 않는다.
도 20에서, 스크린(2001)은 동일한 예의 계속을 도시하는데, 여기에서 사용자는 Go 버튼(1306)을 탭핑하였다. 사용자의 입력이 박스(2002)에 보여지고, 사용자의 입력에 응답하여 수행될 질의에 관하여 사용자에게의 피드백을 제공하는 메시지는 박스(2003)에 보여진다.
도 21에서, 스크린(2101)은 동일한 예의 계속을 도시하는데, 여기에서는 결과들이 발견되었다. 메시지가 박스(2102)에 보여진다. 사용자가 추가 상세를 보는 것을 허용하는 입력 요소들을 포함하는 결과들(2103)은 식별된 이벤트를 저장하거나, 티켓을 구매하거나, 메모를 추가하거나 그와 유사한 것을 한다.
한 스크린(2101) 및 다른 디스플레이된 스크린들은 스크롤가능하여, 사용자가 스크린(2001) 또는 이전에 표시된 다른 스크린들을 보기 위해 위로 스크롤하고, 원하는 경우 질의를 변경하는 것을 허용한다.
능동적 음성 입력 유도
이제 도 22를 참조하면, 일 실시예에 따른 보이스 또는 음성 입력을 위한 능동적 입력 유도를 위한 방법을 도시하는 흐름도가 나타나 있다.
방법은 단계(221)에서 시작한다. 어시스턴트(1002)는 청각적 신호의 형태로 보이스 또는 음성 입력을 수신한다(단계(121)). 음성-텍스트 서비스(122) 또는 프로세서는 청각적 신호의 후보 텍스트 해석들의 세트(124)를 생성한다. 일 실시예에서, 음성-텍스트 서비스(122)는 예를 들어 메사추세츠 주 벌링턴의 Nuance Communications, Inc.로부터 입수가능한 뉘앙스 인식기(Nuance Recognizer)를 이용하여 구현된다.
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 음성 입력(121)의 후보 텍스트 해석들(124)을 생성하기 위해 통계적 언어 모델들을 이용한다.
추가로, 일 실시예에서, 통계적 언어 모델들은 도 8에 나타난 어시스턴트(1002)의 다양한 모델들에서 발생하는 단어들, 명칭들 및 구절들을 찾도록 튜닝된다. 예를 들어, 적어도 일 실시예에서, 통계적 언어 모델들은 도메인 모델들(1056)(예를 들어 식당 및 식사 이벤트들에 관련된 단어들 및 구절들), 태스크 플로우 모델들(1086)(예를 들어 이벤트를 플래닝하는 것에 관련된 단어들 및 구절들), 다이얼로그 플로우 모델들(1087)(예를 들어 식당 예약을 위한 입력들을 수집하는 데에 필요한 제약사항들에 관련된 단어들 및 구절들), 도메인 엔티티 데이터베이스들(1072)(예를 들어 식당명), 어휘 데이터베이스들(1058)(예를 들어 요리명), 서비스 모델들(1088)(예를 들어 OpenTable과 같은 서비스 제공자의 명칭들), 및/또는 능동적 온톨로지(1050)의 임의의 노드에 연관된 임의의 단어들, 명칭들 또는 구절들 중 일부 또는 전부로부터의 단어들, 명칭들 및 구절들을 제공받는다.
일 실시예에서, 통계적 언어 모델들은 또한 장기간 개인 메모리(1054)로부터 단어들, 명칭들 및 구절들을 찾도록 튜닝된다. 예를 들어, 통계적 언어 모델들은 할 일 아이템들, 목록 아이템들, 개인 메모들, 캘린더 엔트리들, 연락처/주소록 내의 인명들, 이메일 주소들, 연락처/주소록 내에 언급된 거리 또는 도시명들, 및 그와 유사한 것으로부터 텍스트를 제공받을 수 있다.
순위화 컴포넌트는 후보 해석들(124)을 분석하고, 그들이 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 구문적 및/또는 의미적 모델들에 얼마나 잘 맞는지에 따라 그들을 순위화한다(단계(126)). 사용자 입력에 관한 제약사항의 임의의 소스들이 이용될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 해석들이 의미적 및/또는 구문적 의미에서 도메인 모델, 태스크 모델 및/또는 다이얼로그 모델을 얼마나 잘 구문분석하는지, 및/또는 그와 유사한 것에 따라 음성-텍스트 해석기의 출력을 순위화할 수 있고; 그것은 텍스트 해석들(124) 내의 단어들의 다양한 조합들이 능동적 온톨로지(1050) 및 그것의 관련 모델들의 개념들, 관계들, 엔티티들 및 속성들에 얼마나 잘 맞는지를 평가한다. 예를 들어, 음성-텍스트 서비스(122)가 2개의 후보 해석 "점심에 먹을 이탈리아 음식" 및 "점심에 신을 이탈리아 신발"을 생성하는 경우, "점심에 먹을 이탈리아 음식"이 어시스턴트(1002)의 능동적 온톨로지(1050)의 노드들에 더 잘 매칭된다면, 의미적 관련성에 의한 순위화(126)는 "점심에 먹을 이탈리아 음식"에 더 높은 순위를 매길 수 있다(예를 들어, 단어 "이탈리아", "음식" 및 "점심" 전부가 온톨로지(1050) 내의 노드들에 매칭되고, 그들이 모두 온톨로지(1050) 내의 관계들에 의해 접속되는 반면, 단어 "신발"은 온톨로지(1050)에 매칭되지 않거나 외식 도메인 네트워크의 일부가 아닌 노드에 매칭된다).
다양한 실시예들에서, 도 28에 나타난 자연어 프로세싱 절차의 임의의 실시예를 포함하여, 텍스트 입력들을 해석하기 위해 어시스턴트(1002)에 의해 이용되는 알고리즘들 또는 절차들은 음성-텍스트 서비스(122)에 의해 생성되는 후보 텍스트 해석들(124)의 순위를 매기고 점수를 정하기 위해 이용될 수 있다.
일 실시예에서, 순위화 컴포넌트(126)가 해석들(124) 중의 최고 순위의 음성 해석이 지정된 임계보다 높은 순위에 있음을 결정하는 경우(단계(128)), 그 최고 순위의 해석이 자동적으로 선택될 수 있다(단계(130)). 어떠한 해석도 지정된 임계보다 높은 순위에 있지 않은 경우, 음성(134)의 가능한 후보 해석들이 사용자에게 제시된다(단계(132)). 그러면, 사용자는 디스플레이된 선택안들 중에서 선택할 수 있다(단계(136)).
다양한 실시예들에서, 디스플레이된 선택안들 중에서의 사용자 선택(136)은 예를 들어 도 16에 관련하여 설명된 다중 모드 입력의 모드들 중 임의의 것을 포함하는 임의의 입력 모드에 의해 달성될 수 있다. 그러한 입력 모드들은 능동적으로 유도된 타이핑 입력(2610), 능동적으로 유도된 음성 입력(2620), 입력을 위하여 능동적으로 제시된 GUI(2640) 및/또는 그와 유사한 것을 포함하지만 그에 한정되지는 않는다. 일 실시예에서, 사용자는 예를 들어 태핑하거나 말하는 것에 의해 후보 해석들(134) 중에서 선택할 수 있다. 말하는 것의 경우에서, 새로운 음성 입력의 가능한 해석은 제공되는 작은 세트의 선택안들(134)에 의해 고도로 제약된다. 예를 들어, "이탈리아 음식을 의미합니까 아니면 이탈리아 신발을 의미합니까?"라고 제의받았다면, 사용자는 단순히 "음식"이라고 말할 수 있고, 어시스턴트는 이것을 구절 "이탈리아 음식"에 매칭시킬 수 있고, 그것이 입력의 다른 전역적 해석과 혼동되지 않게 할 수 있다.
입력이 자동적으로 선택되든(단계(130)) 사용자에 의해 선택되든(단계(136)) 간에, 결과적인 입력(138)이 리턴된다. 적어도 일 실시예에서, 리턴되는 입력은 주석되어(단계(138)), 단계(136)에서 어떤 선택들이 행해졌는지에 관한 정보가 텍스트 입력과 함께 보존되게 된다. 이것은 예를 들어 스트링 기저에 있는 의미적 개념들 또는 엔티티들이 리턴 시에 그 스트링에 연관지어지는 것을 가능하게 하며, 이것은 후속하는 언어 해석의 정확도를 향상시킨다. 예를 들어, "이탈리아 음식"이 요리=이탈리아 음식(Cuisine=ItalianFood)의 의미적 해석에 기초하여 후보 해석들(134) 중 하나로서 제공되었다면, 머신 판독가능한 의미적 해석은 주석된 텍스트 입력(138)으로서의 스트링 "이탈리아 음식"의 사용자의 선택과 함께 보내질 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 후보 텍스트 해석들(124)은 음성-텍스트 서비스(122)의 출력으로서 수신된 음성 해석들에 기초하여 생성된다.
적어도 일 실시예에서, 후보 텍스트 해석들(124)은 그들의 의미적 뜻(semantic meaning)에 관련하여 음성 해석들을 패러프레이징하는 것에 의해 생성된다. 일부 실시예들에서, 동일한 음성 해석의 복수의 패러프레이징이 존재하여, 상이한 단어 의미 또는 동음이의어 대안들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 음성-텍스트 서비스(122)가 "만날 장소"를 나타내는 경우, 사용자에게 제시되는 후보 해석들은 "만날 장소(로컬 사업체)" 및 "식사할 장소(식당)"로서 패러프레이징될 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 후보 텍스트 해석들(124)은 서브스트링들을 정정하기 위한 제의들을 포함한다.
적어도 일 실시예에서, 후보 텍스트 해석들(124)은 여기에서 설명되는 것과 같은 구문적 및 의미적 분석을 이용하여 후보 해석들의 서브스트링들을 정정하기 위한 제의들을 포함한다.
적어도 일 실시예에서, 사용자가 후보 해석을 선택할 때, 그것이 리턴된다.
적어도 일 실시예에서, 사용자는 해석이 리턴되기 전에 그것을 편집하기 위한 인터페이스를 제공받는다.
적어도 일 실시예에서, 사용자는 입력이 리턴되기 전에, 추가의 보이스 입력으로 계속하기 위한 인터페이스를 제공받는다. 이것은 입력 발성을 증분적으로 구축하여, 구문적 및 의미적 정정, 제안 및 안내를 1회의 반복에서 얻는 것을 가능하게 한다.
적어도 일 실시예에서, 사용자는 단계(136)로부터 능동적 타이핑 입력 유도 방법(도 11에 관련하여 위에서 설명됨)의 단계(111)로 직접 진행하기 위한 인터페이스를 제공받는다. 이것은 타이핑 입력 및 음성 입력을 교차 배치하여, 구문적 및 의미적 정정, 제안 및 안내를 하나의 단계에서 얻는 것을 가능하게 한다.
적어도 일 실시예에서, 사용자는 능동적 타이핑 입력 유도의 실시예의 단계(111)로부터 능동적 음성 입력 유도의 실시예로 직접 진행하기 위한 인터페이스를 제공받는다. 이것은 타이핑 입력 및 음성 입력을 교차 배치하여, 구문적 및 의미적 정정, 제안 및 안내를 하나의 단계에서 얻는 것을 가능하게 한다.
능동적 GUI 기반 입력 유도
이제 도 23을 참조하면, 일 실시예에 따른 GUI 기반 입력을 위한 능동적 입력 유도를 위한 방법을 도시하는 흐름도가 나타나 있다.
방법은 단계(140)에서 시작한다. 어시스턴트(1002)는 예를 들어 링크들 및 버튼들을 포함할 수 있는 출력 디바이스(1207) 상의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제시한다(단계(141)). 사용자는 적어도 하나의 GUI 요소와 상호작용한다(단계(142)). 데이터(144)가 수신되고, 균일한 포맷으로 전환된다(146). 그 다음, 전환된 데이터가 리턴된다.
적어도 일 실시예에서, GUI의 요소들 중 일부는 컴퓨터 프로그램에 기입되기보다는, 능동적 온톨로지의 모델들로부터 동적으로 생성된다. 예를 들어, 어시스턴트(1002)는 식당 예약 서비스를 안내하기 위한 제약사항들의 세트를 스크린 상의 탭핑을 위한 영역들로서 제시할 수 있고, 각각의 영역은 제약사항의 명칭 및/또는 값을 표현한다. 예를 들어, 스크린은 제약사항 "요리", "위치" 및 "가격 범위"를 위한 영역들을 갖는, 동적으로 생성된 GUI 레이아웃의 로우들(rows)을 가질 수 있다. 능동적 온톨로지의 모델들이 변하면, GUI 스크린은 재프로그래밍없이 자동으로 변할 것이다.
능동적 다이얼로그 제안 입력 유도
도 24는 일 실시예에 따른 다이얼로그 흐름의 레벨에서의 능동적 입력 유도를 위한 방법을 도시한 흐름도이다. 어시스턴트(1002)는 가능한 응답들(152)을 제안한다(단계(151)). 사용자는 제안된 응답을 선택한다(단계(154)). 수신된 입력은 균일한 포맷으로 전환된다(단계(154)). 그 다음, 전환된 데이터가 리턴된다.
적어도 일 실시예에서, 단계(151)에서 제공되는 제안들은 다이얼로그 및/또는 태스크 플로우 내의 후속 단계들로서 제공된다.
적어도 일 실시예에서, 제안들은 예를 들어 도메인 및/또는 태스크 모델로부터의 파라미터들을 이용하여, 질의를 구체화하기 위한 옵션들을 제시한다. 예를 들어, 요청의 가정된 위치 또는 시간을 변경하도록 제시될 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 제안들은 언어 해석 절차 또는 컴포넌트에 의해 주어진 모호한 대안적인 해석들 중에서 선택하기 위한 옵션들을 제공한다.
적어도 일 실시예에서, 제안들은 언어 해석 절차 또는 컴포넌트에 의해 주어진 모호한 대안적인 해석들 중에서 선택하기 위한 옵션들을 제공한다.
적어도 일 실시예에서, 제안들은 다이얼로그 플로우 모델(1087)에 연관된 워크플로우 내의 다음 단계들 중에서 선택할 옵션들을 제공한다. 예를 들어, 다이얼로그 플로우 모델(1087)은 한 도메인(예를 들어, 식당에서의 다이닝)에 대한 제약사항들을 수집한 후에, 어시스턴트(1002)가 다른 관련된 도메인들(예를 들어, 근처의 영화)을 제안할 것을 제안할 수 있다.
관련 이벤트들에 대한 능동적 모니터링
적어도 일 실시예에서, 비동기적인 이벤트들은 능동 유도된 입력의 다른 형식들과 유사한 방식으로 입력으로서 취급될 수 있다. 따라서, 그러한 이벤트들은 어시스턴트(1002)에의 입력들로서 제공될 수 있다. 일단 해석되고 나면, 그러한 이벤트들은 임의의 다른 입력들과 유사한 방식으로 취급될 수 있다.
예를 들어, 항공편 상태 변화는 사용자에게 보내질 경고 통지를 개시할 수 있다. 항공편이 지연되는 것으로서 나타나는 경우, 어시스턴트(1002)는 검출된 이벤트에 기초하여, 대안적인 항공편을 제시하는 것, 다른 제안들을 하는 것, 및 그와 유사한 것에 의해 다이얼로그를 계속할 수 있다.
그러한 이벤트들은 임의의 유형의 것일 수 있다. 예를 들어, 어시스턴트(1002)는 사용자가 이제 막 귀가했거나 어디있는지 알 수 없는 것(지정된 경로를 벗어난 것), 또는 주가가 임계값에 도달할 것, 또는 사용자가 관심있어하는 텔레비전 쇼가 시작하려고 하는 것, 또는 관심있는 뮤지션이 그 지역을 투어하고 있는 것을 검출할 수 있다. 이러한 상황들 중 어느 것에서도, 어시스턴트(1002)는 마치 사용자가 스스로 문의를 개시한 것처럼 실질적으로 동일한 방식으로 다이얼로그를 진행할 수 있다. 일 실시예에서, 이벤트들은 심지어, 예를 들어 동료가 점심 식사를 마치고 돌아온 때 사용자에게 알려주기 위해 다른 디바이스들로부터 제공되는 데이터에도 기초할 수 있다 (동료의 디바이스는 그러한 이벤트를 사용자의 디바이스에 시그널링할 수 있고, 그 때, 사용자의 디바이스에 설치된 어시스턴트(1002)는 그에 따라 응답한다).
일 실시예에서, 이벤트들은 캘린더, 시계, 미리 알림 또는 할 일 애플리케이션으로부터의 통지 또는 경고일 수 있다. 예를 들어, 저녁 데이트에 관한 캘린더 애플리케이션으로부터의 경고는 다이닝 이벤트에 관한 어시스턴트(1002)와의 다이얼로그를 개시할 수 있다. 다이얼로그는 마치 사용자가 "샌프란시스코에서 2명 저녁식사"와 같이, 다가오는 디너 이벤트에 관한 정보를 지금 막 말하거나 타이핑한 것처럼 진행할 수 있다.
일 실시예에서, 가능한 이벤트 트리거(162)의 컨텍스트는 사람, 장소, 시간 및 다른 데이터에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이러한 데이터는 프로세싱의 다양한 단계들을 이용하기 위해 어시스턴트(1002)에의 입력의 일부분으로서 이용될 수 있다.
일 실시예에서, 이벤트 트리거(162)의 컨텍스트로부터의 이러한 데이터는 사용자로부터의 음성 또는 텍스트 입력들을 명확화하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 캘린더 이벤트 경고가 이벤트에 초대된 사람의 성명을 포함하는 경우, 그 정보는 동일 또는 유사한 성명을 갖는 몇 명의 사람들이 매칭되는 입력을 명확화하는 것을 도울 수 있다.
이제 도 25를 참조하면, 일 실시예에 따른 관련 이벤트들에 대한 능동적 모니터링을 위한 방법을 도시하는 흐름도가 나타나 있다. 본 예에서, 이벤트 트리거 이벤트들은 입력의 세트들(162)이다. 어시스턴트(1002)는 그러한 이벤트들에 대해 모니터링한다(단계(161)). 검출된 이벤트들은 지능형 자동화 어시스턴트(1002) 내의 다른 컴포넌트들로부터 입수가능한 모델들, 데이터 및 정보를 이용하여 의미적 관련성에 관하여 필터링되고 소팅될 수 있다(단계(164)). 예를 들어, 사용자를 위한 단기간 또는 장기간 메모리 기록들이 사용자가 해당 항공편에 탑승 중이고/거나 그에 관하여 어시스턴트(1002)에 질의했었음을 나타내는 경우, 그 항공편의 상태의 변화를 보고하는 이벤트에 더 높은 관련성이 주어질 수 있다. 그 다음, 이러한 소팅 및 필터링은 사용자에 의한 리뷰를 위해 최상위 이벤트들만을 제시할 수 있고, 그러면 그 사용자는 하나 이상을 선택하여 그에 대해 조치를 취할 수 있다.
이벤트 데이터는 균일한 입력 포맷으로 전환되고(단계(166)), 리턴된다.
적어도 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 사용자의 주의집중을 위해 제안된 이벤트들에 연관된 서비스들을 사전 조치로 제공할 수 있다. 예를 들어, 항공편 상태 경고가 항공편이 결항될 수 있음을 나타내는 경우, 어시스턴트(1002)는 여행 일정표를 다시 플래닝하거나 호텔을 예약하기 위한 태스크 플로우를 사용자에게 제안할 수 있다.
입력 유도 컴포넌트(들)의 예:
이하의 예는 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)에 의해 제공될 수 있는 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들 중 일부를 예시하는 것을 돕도록 의도된 것이다.
예: 커맨드 완성(사용자가 어시스턴트(1002)에게 무엇을 말할 수 있는가?)
사용자는 "무엇을 하기를 원하는가?(what do you want to do?)"를 입력하기 위해 일반적 명령어를 갖는 텍스트 입력 박스를 대면하고 있다. 컨텍스트 및 사용자 입력에 따라, 수 개의 시스템 응답 중 임의의 것이 제공된다. 예들이 이하에 나타나 있다;
사례: 널 입력
사용자 입력 시스템 응답 코멘트
필드가 비어있고 다이얼로그 컨텍스트가 없는 상태에서, 질문 또는 스페이스 캐릭터를 타이핑하거나 소정 기간 동안 아무 것도 입력하지 않음
｜		 ●Find restaurants, hotels, movies,...
●Book a table, a room, a seat,...
●Order food, flowers,...
●Buy a ticket, a book, a DVD,...
●Schedule a meeting, an event,...
●Remember to a thing to do...
●Explain Results		 검정 텍스트가 입력 필드에 삽입될 것이다. 텍스트가 삽입되고 나면, 이텔릭체 텍스트는 후속 제안일 것이다.
사례: 제1 단어 입력
사용자 입력 시스템 응답 코멘트
다이얼로그 컨텍스트가 비어있는 상태에서, 사용자가 임의의 커맨드의 제1 문자를 타이핑하는 경우, 그것이 제안된다. 예를 들어,
F｜		 ●Find restuarants, hotels, movies,...
●		 검정 텍스트가 입력 필드에 삽입될 것이다. 텍스트가 삽입되고 나면, 이텔릭체 텍스트는 후속 제안일 것이다.
사례: 키워드 입력
사용자 입력 시스템 응답 코멘트
다이얼로그 컨텍스트가 비어있는 상태에서, 사용자가 임의의 키워드의 처음 2 문자를 타이핑하는 경우, 커맨드뿐만 아니라 그것이 제안된다. 예를 들어,
Re｜		 ●Remember to a thing to do...
●Find restaurants by location, cuisine,
●		 검정 텍스트가 입력 필드에 삽입될 것이다. 텍스트가 삽입되고 나면, 이텔릭체 텍스트는 후속 제안일 것이다.
사례: 독립변수들에 대한 프롬프트
사용자 입력 시스템 응답 코멘트
사용자가 "커맨드" 동사를 입력하거나 선택하고 다른 것은 하지 않는다. 예를 들어,
Find_｜		 ●restaurants by location, cuisine,...
●hotels by location, availability,...
●movies by location, genre,...
●name of place		 선택 클래스를 제의하는 것뿐만 아니라, 제약사항 옵션들을 광고한다. 장소의 명칭은 프롬프트일 뿐이며, 텍스트를 삽입하지 않을 것이라는 점에 유의해야 한다.
사례: 기준 제안
사용자 입력 시스템 응답 코멘트
사용자가 이미 태스크 및 도메인을 확립하기에 충분하게 입력하였고, 이제는 적법한 제약사항들에 대하여 프롬프트된다.
Find restaurants_｜		 ● in city, zip code
● near home, office, place name
● named restaurant name
● 		검정 텍스트가 입력 필드에 삽입될 것이다. 텍스트가 삽입되고 나면, 이텔릭체 텍스트는 후속 제안일 것이다.
사례: 기준 추가
사용자 입력 시스템 응답 코멘트
사용자가 "in"이라고 말하였고, 지금은 위치들에 대하여 프롬프트된다.
Find restaurants in_｜		 ● city, zip code
● Palo Alto, CA
● Menlo Park, CA		 그들이 다음 단어를 입력할 때까지, 어떤 종류를 타이핑할지에 대해 제안들이 프롬프트된다. 장소들은 개인 메모리로부터의 도시들이다.
사용자가 "near"라고 말하였고, 지금은 위치들에 대하여 프롬프트된다.
Find restaurants near_｜		 ● my home
● my work
● Palo Alto, CA
● Menlo Park, CA		 장소들은 개인 메모리로부터의 하나 이상의 장소이다.
사례: 위치 또는 다른 제약사항 추가
사용자 입력 시스템 응답 코멘트
Find restaurants in Palo Alto_｜ ● serving food type or cuisine
● with availability tonight, tomorrow,...
● described as romatic, good service		 다른 제약사항들에 대해 프롬프트
Find restaurants in Palo Alto with availability_｜ ● tonight
● tomorrow
● at 7pm
● at 9pm
● other time or date		 7:00 및 9:00은 현재 시간에 기초하는 우리의 제안들이다.
사례: 제약사항들, 미지의 태스크 또는 도메인으로부터 시작
사용자 입력 시스템 응답 코멘트
romantic_｜ ● restaurants by location, cuisine,...
● hotels by location, availabiity,...
● movies by location, genre,...
●		 온톨로지로부터의 제약사항 값은 어느 선택 클래스를 사용할지를 알려준다.
comedy_｜ ● movies by location, genre,...
● events by location,...
● clubs by location		 "comedy"는 영화 장르, 이벤트 장르를 위한 제약사항 값이고, "comedy clubs"는 로컬 디렉토리 사업체 범주이다.
예: 명칭 완성
여기에서, 사용자는 커맨드들 중 어느 것도 받아들이지 않고서 소정 텍스트를 타이핑하였거나, 단지 엔티티 명칭으로 커맨드를 연장하고 있다. 시스템은 컨텍스트에 의존하여 명칭을 완성하려고 시도할 수 있다. 그것은 또한 도메인을 명확화한다.
사례: 컨텍스트없는 단어들
사용자 입력 시스템 응답 코멘트
il for ● Il Fornaio(restaurant)
● Ill Forgotten Gains(movie)		 엔티티 명칭 조회를 요구할 수 있다. 다중단어 완성안을 인지한다. 도메인을 제안으로서 보여준다.
tom cruise ● movies 엔티티 명칭 조회를 요구할 수 있다.
romantic ● movies
● restaurant		 온톨로지에만 기초한다.
사례: 컨텍스트를 갖는 명칭
사용자 입력 시스템 응답 코멘트
Find restaurants
il for		 ● Il Fornaio(restaurant)
●		 엔티티 명칭 조회를 요구할 수 있다. 완성안을 제약하기 위해 현재 및 과거 질의들로부터의 선택 클래스 및 위치 컨텍스트를 이용한다.
tom cruise ● movies 엔티티 명칭 조회를 요구할 수 있다.
Find movies rom ● romantic
● Roman Holiday(movie)		 온톨로지에만 기초한다.
g-rated ● movies
예: 세트로부터의 값들을 선택
여기에서, 사용자는 위치, 시간, 요리 또는 장르와 같은 구체적인 파라미터를 위한 값을 입력하기 위해 시스템 요청에 응답하고 있다. 사용자는 목록으로부터 선택하거나 값을 입력할 수 있다. 사용자가 타이핑할 때, 목록으로부터의 매칭 항목들이 옵션들로서 보여진다. 예들이 이하에 보여진다:
사례: 값 클래스(Valueclass) 선택
사용자 입력 시스템 응답 코멘트
Restaurants serving ● burgers
● Ice cream
● Hot dogs		 사용자는 그 밖의 무엇인가를 타이핑할 수 있고, 메뉴로부터 반드시 고를 필요가 없다.
Restaurants serving h ● Hamburgers
● Hot dogs
● Hot sauce
Movies playing ● today
● tonight
● Friday night
예: 이전 커맨드들을 재사용
이전 질의들은 또한 자동 완성 인터페이스 내에서 완성하기 위한 옵션들이다. 그들은 단지 스트링으로서 매칭될 수 있거나(입력 필드가 비어있거나 알려진 제약사항들이 없을 때), 또는 특정 상황들에 있을 때 관련있는 것으로서 제안될 수 있다.
사례: 이전 질의들의 완성
사용자 입력 시스템 응답 코멘트
Ital ● Italian restaurants(normal completion)
● Films starring Italian actors(recent query)		 이전 질의들을 검색하기 위해 스트링 매칭을 이용한다.
Lunch ● lunch places in marin(recent query)
● buy the book naked lunch
예: 개인 메모리 아이템들을 검색
어시스턴트(1002)는 사용자에 연관된 개인 메모리 내의 소정의 이벤트들 및/또는 엔티티들을 기억할 수 있다. 그러한 기억된 아이템들에 기초하여 자동 완성이 수행될 수 있다. 예들은 이하에 나타난다.
사례: 개인 메모리 내의 이벤트들 및 엔티티들의 완성
사용자 입력 시스템 응답 코멘트
Mary ● lunch with Mary on Saturday(from My Events)
● films called "Somthing about Mary"
Lunch ● Lunch with Mary on Saturday(from My Events)
● buy the book naked lunch (from My Todos)
Hob ● Hobee's Restaurant in Palo Alto(from My Restaurants)
다중 모드 능동적 입력 유도
적어도 일 실시예에서, 능동적 입력 유도 컴포넌트(들)(1094)는 복수의 입력 형식으로부터의 입력을 프로세싱할 수 있다. 제안된 옵션들 중에서 선택하기 위해 특정한 종류의 입력들 및 방법들을 활용하는 능동적 입력 유도 절차를 갖고서 적어도 하나의 형식이 구현될 수 있다. 여기에 설명되는 바와 같이, 그들은 텍스트 입력, 음성 입력, GUI-기반 입력, 다이얼로그의 컨텍스트 내의 입력, 및/또는 이벤트 트리거들로부터 기인한 입력을 위한 능동적 입력 유도를 위한 절차들의 실시예들이다.
적어도 일 실시예에서, 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 단일 인스턴스에 대하여, 타이핑된 입력, 음성 입력, GUI 입력, 다이얼로그 입력 및/또는 이벤트 입력 중 하나 이상(또는 그들의 임의의 조합)을 위한 지원이 있을 수 있다.
이제 도 26을 참조하면, 일 실시예에 따른 다중 모드 능동적 입력 유도를 위한 방법을 도시한 흐름도가 나타나 있다. 방법은 단계(100)에서 시작한다. 입력들은 입력 형식들 중 하나 이상 또는 그들의 임의의 조합으로부터, 임의의 시퀀스로 동시에 수신될 수 있다. 따라서, 방법은 타이핑 입력(2610), 음성 입력(2620), GUI 기반 입력(2640), 다이얼로그의 컨텍스트 내의 입력(2650) 및/또는 이벤트 트리거들로부터 기인하는 입력(2660)을 능동적으로 유도하는 것을 포함한다. 이러한 입력 소스들 중 임의의 것 또는 전부는 통합 입력 포맷(2690)으로 통합되고 리턴된다. 통합 입력 포맷(2690)은 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 다른 컴포넌트들이 특정한 입력 형식에 독립적으로 설계되고 작동하는 것을 가능하게 한다.
복수의 형식 및 레벨을 위한 능동적 안내를 제공하는 것은 고립된 형식들이 이용할 수 있는 것들을 넘어서는 입력에 대한 제약사항들 및 안내를 가능하게 한다. 예를 들어, 음성, 텍스트 및 다이얼로그 단계들을 선택하기 위해 제공되는 제안들의 종류는 독립적이므로, 그들의 조합은 개별 형식들 또는 레벨들에 능동적 유도 기법들을 더하는 것에 비해 상당한 개선이다.
여기에 설명되는 것과 같은 제약사항들의 복수의 소스(구문적/언어적, 어휘, 엔티티 데이터베이스, 도메인 모델들, 태스크 모델들, 서비스 모델들 및 그와 유사한 것)와, 이들 제약사항들이 능동적으로 적용될 수 있는 복수의 장소들(음성, 텍스트, GUI, 다이얼로그 및 비동기 이벤트들)의 결합은 인간-머신 상호작용을 위한 새로운 레벨의 기능성을 제공한다.
도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)
도메인 모델(1056) 컴포넌트(들)는 도메인의 개념들, 엔티티들, 관계들, 속성들 및 인스턴스들의 표현을 포함한다. 예를 들어, 외식 도메인 모델(1622)은 명칭과 주소 및 전화 번호를 갖는 사업체로서의 식당의 개념, 식당에 연관된 파티 규모와 날짜 및 시간을 갖는 식사 이벤트의 개념을 포함할 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)의 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)는 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들을 수행하고/거나 구현하도록 운영될 수 있다:
● 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)는 입력 유도(100), 자연어 해석(200), 서비스에의 디스패치(400) 및 출력 생성(600)을 포함하는 수 개의 프로세스를 위해 자동화 어시스턴트(1002)에 의해 이용될 수 있다.
● 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)는 입력의 능동적 유도(100) 및 자연어 프로세싱(200)을 위해 이용될 수 있는, 식당들의 명칭들과 같이 도메인 개념 또는 엔티티에 매칭될 수 있는 단어들의 목록들을 제공할 수 있다.
● 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)는 예를 들어 단어가 식당의 명칭임을 결정하기 위해 프로세스들 내에서 후보 단어들을 분류할 수 있다.
● 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)는 자연어를 해석하기 위해 부분적 정보 간의 관계를 보여줄 수 있는데, 예를 들어 요리는 사업체 엔티티에 연관될 수 있다(예를 들어, "local Mexican food"는 "find restaurants with style = Mexican"로서 해석될 수 있고, 이러한 추론은 도메인 모델(1056) 내의 정보로 인해 가능하다).
● 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)는 서비스 오케스트레이션(1082)에서 이용되는 서비스들에 관한 정보를 조직할 수 있는데, 예를 들어 특정 웹 서비스가 식당들의 리뷰들을 제공할 수 있다.
● 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)는 예를 들어 개념들, 관계들, 속성들 및 인스턴스들을 설명하는 기본적인 방식들을 제공함으로써, 자연어 패러프레이징 및 다른 출력 포맷팅을 생성하기 위한 정보를 제공할 수 있다.
구체적인 실시예들에 따르면, 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)의 복수의 인스턴스 또는 스레드는 하나 이상의 프로세서(63), 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합들을 이용하여 동시에 구현 및/또는 개시될 수 있다. 예를 들어, 적어도 일부 실시예들에서, 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)의 다양한 양상들, 특징들 및/또는 기능성들은 이하의 유형의 시스템들, 컴포넌트들, 시스템들, 디바이스들, 절차들, 프로세스들 및 그와 유사한 것 중 하나 이상(또는 그들의 조합)에 의해 수행, 구현 및/또는 개시될 수 있다:
● 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)는 개념들, 관계들, 속성들 및 인스턴스들을 표현하는 데이터 구조들로서 구현될 수 있다. 이러한 데이터 구조들은 메모리, 파일들 또는 데이터베이스들 내에 저장될 수 있다.
● 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)에의 액세스는 직접 API들, 네트워크 API들, 데이터베이스 질의 인터페이스들 및/또는 그와 유사한 것을 통해 구현될 수 있다.
● 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)의 생성 및 유지는 예를 들어, 파일들의 직접 편집, 데이터베이스 거래들 및/또는 도메인 모델 편집 도구들의 이용을 통해 달성될 수 있다.
● 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)는 모델들을 서버들 및 사용자들을 위한 모델들의 인스턴스화들과 결합하는 능동적 온톨로지들(1050)의 일부로서 또는 그에 연관하여 구현될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)의 하나 이상의 상이한 스레드 또는 인스턴스는 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)의 적어도 하나의 인스턴스화의 개시를 트리거하기 위한 하나 이상의 상이한 유형의 최소 임계 기준을 만족하는 하나 이상의 조건 또는 이벤트의 검출에 응답하여 개시될 수 있다. 예를 들어, 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)의 하나 이상의 상이한 스레드 또는 인스턴스의 트리거 개시 및/또는 구현은 사용자들을 위한 입력 유도, 입력 해석, 태스크 및 도메인 식별, 자연어 프로세싱, 서비스 오케스트레이션 및/또는 출력 포맷팅 동안을 포함하여, 도메인 모델 정보가 요구될 때 트리거될 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)의 주어진 인스턴스는 하나 이상의 연관된 데이터베이스로부터의 정보를 액세스 및/또는 이용할 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 데이터베이스 정보의 적어도 일부는 하나 이상의 로컬 및/또는 원격 메모리 디바이스와의 통신을 통해 액세스될 수 있다. 예를 들어, 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)로부터의 데이터는 어휘(1058), 언어 패턴 인식기들(1060), 다이얼로그 플로우 모델들(1087), 태스크 플로우 모델들(1086), 서비스 능력 모델들(1088), 도메인 엔티티 데이터베이스들(1072) 및 그와 유사한 것을 포함하는 다른 모델 모델링 컴포넌트들에 연관될 수 있다. 예를 들어, 식당들로서 분류되는 도메인 엔티티 데이터베이스들(1072) 내의 사업체들은 외식 도메인 모델 컴포넌트들 내에 유지되는 유형 식별자들에 의해 알려질 수 있다.
도메인 모델 컴포넌트(들)의 예:
이제 도 27을 참조하면, 일 실시예에 따른 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)에 의해 제공될 수 있는 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들의 예를 도시하는 스크린 샷들의 세트가 도시되어 있다.
적어도 일 실시예에서, 도메인 모델 컴포넌트(들)(1056)는 수 개의 구별되는 데이터 소스 및 서비스로부터의 데이터를 결합하며, 예를 들어 명칭, 주소, 사업 범주, 전화 번화, 장기간 개인 메모리에 저장할 식별자, 이메일을 통해 공유할 식별자, 복수의 소스로부터의 리뷰들, 지도 좌표들, 개인 메모들 및 그와 유사한 것을 포함하는, 식당에 관한 스크린들(103A 및 103B) 내에 보여진 정보의 표시를 가능하게 하는 통합 데이터 표현이다.
언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)
적어도 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)의 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)은 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 운영될 수 있다:
● 사용자 입력을 분석하고, 구문분석 결과들의 세트를 식별한다.
○ 사용자 입력은 사용자로부터의 임의의 정보, 및 사용자의 의도를 이해하는 데에 기여할 수 있는 그 사용자의 디바이스 컨텍스트를 포함할 수 있으며, 그것은 예를 들어 단어들의 시퀀스, 입력을 유도하는 데에 수반된 제스처들 또는 GUI 요소들의 아이덴티티, 다이얼로그의 현재 컨텍스트, 현재의 디바이스 애플리케이션 및 그것의 현재 데이터 개체들, 및/또는 위치, 시간 및 그와 유사한 것과 같은 사용자에 관하여 획득된 임의의 다른 개인적 동적 데이터 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 사용자 입력은 능동적 입력 유도(1094)로부터 기인한 균일한 주석된 입력 포맷(2690)의 형태이다.
○ 구문분석 결과들은 사용자 입력 내의 데이터와, 모델들, 데이터베이스들 및/또는 사용자 의도 및/또는 컨텍스트의 다른 표현들 내의 개념들, 관계들, 속성들, 인스턴스들, 및/또는 다른 노드들 및/또는 데이터 구조의 연관이다. 구문분석 결과 연관들은 사용자 입력의 단어들, 신호들 및 다른 요소들의 세트들 및 시퀀스들로부터, 여기에 설명된 하나 이상의 연관된 개념들, 관계들, 속성들, 인스턴스들, 다른 노드들 및/또는 데이터 구조들로의 복합 맵핑일 수 있다.
● 사용자 입력을 분석하고, 구문적 구문분석 결과들의 세트를 식별하는데, 그들은 사용자 입력 내의 데이터를, 다중 단어 명칭, 문장 구조 및/또는 다른 문법적 그래프 구조를 포함하는 음성, 절 및 구의 구문적 부분들을 표현하는 구조들에 연관시키는 구문분석 결과들이다. 구문적 구문분석 결과들은 도 28에 관련하여 설명되는 자연어 프로세싱 절차의 요소(212) 내에 설명된다.
● 사용자 입력을 분석하고, 의미적 구문분석 결과들의 세트를 식별하는데, 그들은 사용자 입력 내의 데이터를, 개념들, 관계들, 속성들, 엔티티들, 수량들, 명제들(propositions), 및/또는 의미 및 사용자 의도의 다른 표현들을 표현하는 구조들에 연관시키는 구문분석 결과들이다. 일 실시예에서, 의미 및 의도의 이러한 표현들은 도 28에 관련하여 설명되는 자연어 프로세싱 절차의 요소(220) 내에 설명되는 바와 같이, 온톨로지들 내의 모델들 또는 데이터베이스들 및/또는 노드들의 세트들 및/또는 요소들 및/또는 인스턴스들에 의해 표현된다.
● 도 28에 관련하여 설명된 자연어 프로세싱 절차의 요소(230) 내에 설명되는 바와 같이, 대안적인 구문적 또는 의미적 구문분석 결과들 간의 차이를 명확화한다.
● 도 11에 관련하여 설명된 것과 같은 자동완성 절차 내에서, 부분 타이핑된 입력이 구문적으로 및/또는 의미적으로 의미있는지를 결정한다.
● 도 11에 관련하여 설명된 것과 같은 자동완성 절차 내에서, 제안된 완성안들(114)을 생성하는 것을 돕는다.
● 도 22에 관련하여 설명된 것과 같은 음성 입력 절차 내에서, 음성 입력의 해석들이 구문적으로 및/또는 의미적으로 의미있는지를 결정한다.
구체적인 실시예들에 따르면, 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)의 복수의 인스턴스 또는 스레드는 하나 이상의 프로세서(63), 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합을 이용하여 동시에 구현 및/또는 개시될 수 있다.
상이한 실시예들에 따르면, 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)의 하나 이상의 상이한 스레드 또는 인스턴스는 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)의 적어도 하나의 인스턴스의 개시를 트리거하기 위한 하나 이상의 상이한 유형의 최소 임계 기준을 만족시키는 하나 이상의 조건 또는 이벤트의 검출에 응답하여 개시될 수 있다. 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)의 하나 이상의 상이한 스레드 또는 인스턴스의 개시 및/또는 구현을 트리거할 수 있는 조건들 또는 이벤트들의 다양한 예들은 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만 그에 한정되지는 않는다:
● 입력을 유도하는 동안 - 이하를 포함하지만 그에 제한되지 않음:
○ 타이핑된 입력의 가능한 완성안들을 제안(114)(도 11);
○ 음성의 해석들을 순위화(126)(도 22);
○ 다이얼로그 내의 제안된 응답들로서 모호성을 제시할 때(152)(도 24);
● 능동적 다중 모드 입력 유도(100)의 임의의 모드에 의해 입력이 유도될 때를 포함하여, 입력 유도의 결과가 이용가능할 때.
적어도 일 실시예에서, 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)의 주어진 인스턴스는 하나 이상의 연관된 데이터베이스로부터의 정보를 액세스 및/또는 이용할 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 그러한 데이터베이스 정보의 적어도 일부는 하나 이상의 로컬 및/또는 원격 메모리 디바이스와의 통신을 통해 액세스될 수 있다. 언어 해석기 컴포넌트(들)에 의해 액세스될 수 있는 상이한 유형의 데이터의 예들은 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만 그에 한정되지는 않는다:
● 도메인 모델들(1056);
● 어휘(1058);
● 도메인 엔티티 데이터베이스들(1072);
● 단기간 메모리(1052);
● 장기간 개인 메모리(1054);
● 태스크 플로우 모델들(1086);
● 다이얼로그 플로우 모델들(1087);
● 서비스 능력 모델들(1088).
이제 또한 도 29를 참조하면, 일 실시예에 따른 자연어 프로세싱을 도시하는 스크린샷이 나타나 있다. 사용자는 구절 "who is playing this weekend at the filmore"를 구성하는 언어 입력(2902)을 (보이스 또는 텍스트를 통해) 입력하였다. 이 구절은 스크린(2901) 상에서 사용자에게 에코 백된다. 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070) 컴포넌트는 입력(2902)을 프로세싱하고, 구문분석 결과를 생성한다. 구문분석 결과는 그 입력을, "filmore"에 매칭되는 명칭을 갖는 임의의 이벤트 장소에서 다가오는 주말 중 임의의 날짜에 스케줄링되어 있는 로컬 이벤트들을 보여주라는 요청에 연관시킨다. 구문분석 결과들의 패러프레이징은 스크린(2901) 상에서 참조번호 2903으로서 보여진다.
이제 또한 도 28을 참조하면, 일 실시예에 따른 자연어 프로세싱을 위한 방법의 예를 도시하는 흐름도가 보여진다.
방법은 단계(200)에서 시작한다. 도 29의 예에서의 스트링 "who is playing this weekend at the filmore"와 같은 언어 입력(202)이 수신된다. 일 실시예에서, 입력은 현재 사용자 위치 및 로컬 시간과 같은 현재의 컨텍스트 정보에 의해 증대된다. 단어/구절 매칭(210)에서, 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)는 사용자 입력과 개념들 간의 연관들을 찾는다. 본 예에서는 스트링 "playing"과 이벤트 장소들에서의 목록들의 개념; 스트링 "this weekend" (그리고 사용자의 현재 로컬 시간)과 다가오는 주말을 표현하는 근사적인 기간의 인스턴스화; 및 스트링 "filmore"와 장소 명칭 사이에서 연관들이 발견된다. 단어/구절 매칭(210)은 예를 들어 언어 패턴 인식기들(1060), 어휘 데이터베이스들(1058), 능동적 온톨로지(1050), 단기간 개인 메모리(1052) 및 장기간 개인 메모리(1054)로부터의 데이터를 이용할 수 있다.
언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)는 선택된 구문분석 결과를 포함하지만 다른 구문분석 결과들도 포함할 수 있는 후보 구문적 구문분석들(212)을 생성한다. 예를 들어, 다른 구문분석 결과들은 "playing"이 게임들과 같은 다른 도메인들에, 또는 스포츠 이벤트들과 같은 이벤트의 범주에 연관되는 것들을 포함할 수 있다.
단기간 및/또는 장기간 메모리(1052, 1054)는 또한 후보 의미적 구문분석들(212)을 생성하는 데에 있어서 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)에 의해 이용될 수 있다. 따라서, 동일 세션 내에서 이전에 제공되었던 입력 및/또는 사용자에 관한 알려진 정보는 성능을 개선하고, 모호성을 감소시키고, 상호작용의 대화적 성질을 강화하기 위해 이용될 수 있다. 능동적 온톨로지(1050), 도메인 모델들(1056) 및 태스크 플로우 모델들(1086)로부터의 데이터는 유효한 후보 의미적 구문분석들(212)을 결정하는 데에 있어서의 증거 추론(evidential reasoning)을 구현하기 위해서도 이용될 수 있다.
의미적 매칭(220)에서, 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)는 가능한 구문분석 결과들이 도메인 모델들 및 데이터베이스들과 같은 의미적 모델들에 얼마나 잘 맞는지에 따라 그들의 조합들을 고려한다. 이 경우, 구문분석은 (1)"장소에서의 로컬 이벤트(Local Event At Venue)"(능동적 온톨로지(1050) 내의 노드들의 클러스터에 의해 표현되는 도메인 모델(1056)의 부분)로서의 "playing"(사용자 입력 내의 단어), 및 (2) 도메인 모델 요소 및 능동적 온톨로지 노드(장소 명칭)에 의해 표현되는 로컬 이벤트 장소들을 위한 도메인 엔티티 데이터베이스(1072) 내의 엔티티 명칭에의 매칭으로서의 "filmore"(입력 내의 다른 단어)의 연관을 포함할 수 있다.
의미적 매칭(220)은 예를 들어 능동적 온톨로지(1050), 단기간 개인 메모리(1052) 및 장기간 개인 메모리(1054)로부터의 데이터를 이용할 수 있다. 예를 들어, 의미적 매칭(220)은 (단기간 개인 메모리(1052)로부터의) 다이얼로그 내의 장소들 또는 로컬 이벤트들에 대한 이전의 참조들, 또는 (장기간 개인 메모리(1054)로부터의) 개인의 선호 장소들로부터의 데이터를 이용할 수 있다.
후보 또는 잠재적인 의미적 구문분석 결과들의 세트가 생성된다(단계(222)).
명확화 단계(230)에서, 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)는 후보 의미적 구문분석 결과들(222)의 증거 강도를 가중화한다. 본 예에서, "playing"을 "장소에서의 로컬 이벤트"로서 구문분석하는 것과 "filmore"를 장소 명칭으로서 매칭하는 것의 결합은, 예를 들어 "playing"은 스포츠들을 위한 도메인 모델에 연관되지만 "filmore"를 위한 스포츠 도메인 내의 연관은 존재하지 않는 대안적인 결합들에 비하여, 도메인 모델에 대한 더 강력한 매칭이다.
명확화(230)는 예를 들어 능동적 온톨로지(1050)의 구조로부터의 데이터를 이용할 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 능동적 온톨로지 내의 노드들 간의 접속은 후보 의미적 구문분석 결과들(222) 간의 차이의 명확화를 위한 증거 지원을 제공한다. 예를 들어 일 실시예에서, 3개의 능동적 온톨로지 노드가 의미적으로 매칭되고, 능동적 온톨로지(1050) 내에서 모두 접속되는 경우, 이것은 이들 매칭 노드들이 능동적 온톨로지(1050) 내에서 접속되지 않거나 더 긴 경로의 접속들에 의해 접속되는 경우에 비해, 의미적 구문분석의 더 높은 증거 강도를 나타낸다. 예를 들어 의미적 매칭(220)의 일 실시예에서, 장소에서의 로컬 이벤트 및 장소 명칭 둘 다에 매칭되는 구문분석에는 증가된 증거 지원이 주어지는데, 왜냐하면 사용자 의도의 이러한 양상들의 결합된 표현들은 능동적 온톨로지(1050) 내의 링크들 및/또는 관계들에 의해 접속되며; 이 경우에서 로컬 이벤트 노드는 장소 명칭 노드에 접속된 장소 노드에 접속되고, 장소 명칭 노드는 장소 명칭들의 데이터베이스 내의 엔티티 명칭에 접속되기 때문이다.
적어도 일 실시예에서, 후보 의미적 구문분석 결과들(222) 간의 차이를 명확화하기 위한 증거 지원을 제공하는 능동적 온톨로지 내의 노드들 간의 접속들은 방향성있는 호들(directed arcs)로서 추론 격자를 형성하며, 여기에서 매칭 노드들은 그들이 방향성있는 호들에 의해 접속될 노드들을 위한 증거를 제공한다.
단계(232)에서, 언어 해석기 컴포넌트(들)(1070)는 최상위 의미적 구문분석들을 소팅하고 사용자 의도 표현(290)으로서 선택한다(232).
도메인 엔티티 데이터베이스(들)(1072)
적어도 일 실시예에서, 도메인 엔티티 데이터베이스(들)(1072)는 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 운영될 수 있다:
● 도메인 엔티티들에 관한 데이터를 저장한다. 도메인 엔티티들은 도메인 모델들 내에 모델링될 수 있는 세계 또는 컴퓨팅 환경 내의 것들이다. 예들은 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만 그에 한정되지는 않는다:
○ 임의의 종류의 사업체들:
○ 영화들, 비디오들, 노래들 및/또는 다른 음악 제품들, 및/또는 임의의 다른 이름있는 엔터테인먼트 제품들;
○ 임의의 종류의 제품들;
○ 이벤트들;
○ 캘린더 엔트리들;
○ 도시들, 주들, 국가들, 이웃들, 및/또는 지리적, 지정학적 및/또는 특정 지역 관련(geospatial) 지점들 또는 영역들;
○ 랜드마크들, 공항들 및 그와 유사한 것과 같은 이름있는 장소들;
● 단순 및 복합 질의들, 거래들, 트리거된 이벤트들 및 그와 유사한 것을 포함하지만 그에 한정되지는 않는, 이러한 데이터베이스들 상의 데이터베이스 서비스들을 제공한다.
구체적인 실시예들에 따르면, 도메인 엔티티 데이터베이스(들)(1072)의 복수의 인스턴스 또는 스레드는 하나 이상의 프로세서(63), 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합들을 이용하여 동시에 구현 및/또는 개시될 수 있다. 예를 들어, 적어도 일부 실시예들에서, 도메인 엔티티 데이터베이스(들)(1072)의 다양한 양상들, 특징들 및/또는 기능성들은 클라이언트(들)(1304) 및/또는 서버(들)(1340) 상에 상주하는 데이터베이스 소프트웨어 및/또는 하드웨어에 의해 수행, 구현 및/또는 개시될 수 있다.
일 실시예에 따라 본 발명과 관련하여 이용될 수 있는 도메인 엔티티 데이터베이스(1072)의 일례는 예를 들어 사업체들의 명칭들 및 위치들을 저장하는 하나 이상의 사업체의 데이터베이스이다. 데이터베이스는 예를 들어 매칭 사업체들에 대한 입력 요청 내에 포함된 단어들을 조회하고/거나 명칭이 알려져 있는 사업체의 위치를 조회하기 위해 이용될 수 있다. 본 기술분야의 숙련된 자는 다수의 다른 구성들 및 구현들이 가능함을 인식할 것이다.
어휘 컴포넌트(들)(1058)
적어도 일 실시예에서, 어휘 컴포넌트(들)(1058)는 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 운영될 수 있다:
● 단어들 및 스트링들을 도메인 모델들 또는 태스크 모델들의 개념들, 속성들, 관계들 또는 인스턴스들에 연관시키는 데이터베이스들을 제공한다.
● 어휘 컴포넌트들로부터의 어휘는 예를 들어 입력 유도, 자연어 해석 및 출력 생성을 포함하는 수 개의 프로세스를 위해 자동화 어시스턴트(1002)에 의해 이용될 수 있다.
구체적인 실시예들에 따르면, 어휘 컴포넌트(들)(1058)의 복수의 인스턴스 또는 스레드는 하나 이상의 프로세서(63), 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합들을 이용하여 동시에 구현 및/또는 개시될 수 있다. 예를 들어, 적어도 일부 실시예들에서, 어휘 컴포넌트(들)(1058)의 다양한 양상들, 특징들 및/또는 기능성들은 스트링들을 개념들, 관계들, 속성들 및 인스턴스들의 명칭들에 연관시키는 데이터 구조들로서 구현될 수 있다. 이러한 데이터 구조들은 메모리, 파일들 또는 데이터베이스들에 저장될 수 있다. 어휘 컴포넌트(들)(1058)에의 액세스는 직접 API들, 네트워크 API들 및/또는 데이터베이스 질의 인터페이스들을 통해 구현될 수 있다. 어휘 컴포넌트(들)(1058)의 생성 및 유지는 파일들의 직접 편집, 데이터베이스 거래들, 또는 도메인 모델 편집 도구들의 이용을 통해 달성될 수 있다. 어휘 컴포넌트(들)(1058)는 능동적 온톨로지들(1050)의 일부로서 또는 그와 연관하여 구현될 수 있다. 본 기술분야의 숙련된 자는 다수의 다른 구성들 및 구현들이 가능함을 인식할 것이다.
상이한 실시예들에 따르면, 어휘 컴포넌트(들)(1058)의 하나 이상의 상이한 스레드 또는 인스턴스는 어휘 컴포넌트(들)(1058)의 적어도 하나의 인스턴스의 개시를 트리거하기 위한 하나 이상의 상이한 유형의 최소 임계 기준을 만족하는 하나 이상의 조건 또는 이벤트의 검출에 응답하여 개시될 수 있다. 일 실시예에서, 어휘 컴포넌트(들)(1058)는 예를 들어 사용자들을 위한 입력 유도, 입력 해석 및 출력 포맷팅 동안을 포함하여, 어휘 정보가 요구될 때마다 액세스된다. 본 기술분야의 숙련된 자는 다른 조건들 또는 이벤트들이 어휘 컴포넌트(들)(1058)의 하나 이상의 상이한 스레드 또는 인스턴스의 개시 및/또는 구현을 트리거할 수 있음을 인식할 것이다.
적어도 일 실시예에서, 어휘 컴포넌트(들)(1058)의 주어진 인스턴스는 하나 이상의 연관된 데이터베이스로부터의 정보를 액세스 및/또는 이용할 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 데이터베이스 정보의 적어도 일부는 하나 이상의 로컬 및/또는 원격 메모리 디바이스와의 통신을 통해 액세스될 수 있다. 일 실시예에서, 어휘 컴포넌트(들)(1058)는 외부 데이터베이스들로부터의, 예를 들어 데이터 웨어하우스 또는 사전으로부터의 데이터에 액세스할 수 있다.
언어 패턴 인식기 컴포넌트(들)(1060)
적어도 일 실시예에서, 언어 패턴 인식기 컴포넌트(들)(1060)는 예를 들어 입력 토큰들의 문법적, 관용어적 및/또는 다른 합성어들을 나타내는 언어 또는 음성 입력 내의 패턴들을 찾기 위한 것과 같이, 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 운영될 수 있다. 이러한 패턴들은 예를 들어 단어들, 명칭들, 구절들, 데이터, 파라미터들, 커맨드들 및/또는 음성 동작들의 신호들 중 하나 이상(또는 그들의 조합들)에 대응한다.
구체적인 실시예들에 따르면, 패턴 인식기 컴포넌트(들)(1060)의 복수의 인스턴스 또는 스레드는 하나 이상의 프로세서(63), 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합들을 이용하여 동시에 구현 및/또는 개시될 수 있다. 예를 들어, 적어도 일부 실시예들에서, 언어 패턴 인식기 컴포넌트(들)(1060)의 다양한 양상들, 특징들 및/또는 기능성들은 패턴 매칭 언어 내의 표현들을 포함하는 하나 이상의 파일, 데이터베이스 및/또는 프로그램에 의해 수행, 구현 및/또는 개시될 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 언어 패턴 인식기 컴포넌트(들)(1060)는 프로그램 코드로서보다는 선언적으로 표현되고; 이것은 그들이 프로그래밍 도구들 이외의 다른 도구들 및 에디터들에 의해 생성 및 유지되는 것을 가능하게 한다. 선언적 표현들의 예들은 정규 표현식들(regular expressions), 패턴 매칭 규칙들, 자연어 문법들, 상태 머신들에 기초하는 구문분석기들 및/또는 다른 구문분석 모델들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만 그에 한정되지 않는다.
본 기술분야의 숙련된 자는 언어 패턴 인식기 컴포넌트(들)(1060)를 구현하기 위하여 다른 유형의 시스템들, 컴포넌트들, 시스템들, 디바이스들, 절차들, 프로세스들 및 그와 유사한 것(또는 그들의 조합)이 이용될 수 있음을 인식할 것이다.
상이한 실시예들에 따르면, 언어 패턴 인식기 컴포넌트(들)(1060)의 하나 이상의 상이한 스레드 또는 인스턴스는 언어 패턴 인식기 컴포넌트(들)(1060)의 적어도 하나의 인스턴스의 개시를 트리거하기 위한 하나 이상의 상이한 유형의 최소 임계 기준을 만족하는 하나 이상의 조건 또는 이벤트의 검출에 응답하여 개시될 수 있다. 언어 패턴 인식기 컴포넌트(들)(1060)의 하나 이상의 상이한 스레드 또는 인스턴스의 개시 및/또는 구현을 트리거할 수 있는 조건들 또는 이벤트들의 다양한 예들은 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만, 그에 한정되지는 않는다:
● 언어 패턴 인식기들의 구조가 사용자로부터의 입력을 제약하고 안내할 수 있는 입력의 능동적 유도 동안;
● 언어 패턴 인식기들이 입력을 언어로서 해석하는 것을 돕는, 자연어 프로세싱 동안;
● 언어 패턴 인식기들이 그 안의 태스크들, 다이얼로그들 및/또는 단계들을 식별하는 것을 도울 수 있는, 태스크들 및 다이얼로그들의 식별 동안.
적어도 일 실시예에서, 언어 패턴 인식기 컴포넌트(들)(1060)의 주어진 인스턴스는 하나 이상의 연관된 데이터베이스로부터의 정보를 액세스 및/또는 이용할 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 데이터베이스 정보의 적어도 일부분은 하나 이상의 로컬 및/또는 원격 메모리 디바이스와의 통신을 통해 액세스될 수 있다. 언어 패턴 인식기 컴포넌트(들)(1060)에 의해 액세스될 수 있는 상이한 유형의 데이터의 예들은 어시스턴트(1002)의 실시예들의 일부일 수 있는 다양한 모델들 및 데이터 소스들 중 임의의 것으로부터의 데이터를 포함할 수 있지만 그에 한정되지는 않으며, 그들은 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만 그에 한정되지는 않는다:
● 도메인 모델들(1056);
● 어휘(1058);
● 도메인 엔티티 데이터베이스(1072);
● 단기간 메모리(1052);
● 장기간 개인 메모리(1054);
● 태스크 플로우 모델들(1086);
● 다이얼로그 플로우 모델들(1087);
● 서비스 능력 모델들(1088).
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)의 실시예들의 다른 부분들로부터의 데이터의 액세스는 능동적 온톨로지들(1050)에 의해 조정될 수 있다.
다시 도 14를 참조하면, 언어 패턴 인식기 컴포넌트(들)(1060)에 의해 제공될 수 있는 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들 중 일부의 예가 나타나 있다. 도 14는 언어 패턴 인식기 컴포넌트(들)(1060)가 인식할 수 있는 언어 패턴들을 예시한다. 예를 들어, 관용어 "what is happening" (in a city)는 이벤트 플래닝의 태스크 및 로컬 이벤트들의 도메인에 연관될 수 있다.
다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)(1080)
적어도 일 실시예에서, 다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)(1080)는 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 운영될 수 있다:
● 언어 해석(200)으로부터의 사용자 의도 표현(290)이 주어지면, 사용자가 수행을 원하는 태스크 및/또는 사용자가 해결을 원하는 문제를 식별한다. 예를 들어, 태스크는 식당을 찾는 것일 수 있다.
● 주어진 문제 또는 태스크에 대하여, 사용자 의도 표현(290)이 주어지면, 태스크 또는 문제에 대한 파라미터들을 식별한다. 예를 들어, 사용자는 사용자의 집 근처에서 이탈리아 음식을 서빙하는 추천 식당을 찾고 있을 수 있다. 이탈리아 음식을 서빙하고 집 근처에 있는 식당이 추천된다는 제약사항들은 식당을 찾는 태스크에 대한 파라미터들일 수 있다.
● 개인 단기간 메모리(1052) 내에 표현될 수 있는 것과 같은 사용자와의 현재 다이얼로그, 및 태스크 해석이 주어지면, 적절한 다이얼로그 플로우 모델을 선택하고, 현재 상태에 대응하는 플로우 모델 내의 단계를 결정한다.
구체적인 실시예들에 따르면, 다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)(1080)의 복수의 인스턴스 또는 스레드는 하나 이상의 프로세서(63), 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합을 이용하여 동시에 구현 및/또는 개시될 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)(1080)의 주어진 인스턴스는 하나 이상의 연관된 데이터베이스로부터의 정보를 액세스 및/또는 이용할 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 데이터베이스 정보의 적어도 일부는 하나 이상의 로컬 및/또는 원격 메모리 디바이스와의 통신을 통해 액세스될 수 있다. 다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)(1080)에 의해 액세스될 수 있는 상이한 유형의 데이터의 예는 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만 그에 한정되지는 않는다:
● 태스크 플로우 모델들(1086);
● 도메인 모델들(1056);
● 다이얼로그 플로우 모델들(1087).
이제 도 30 및 31을 참조하면, 일 실시예에 따른 다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)에 의해 제공될 수 있는 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들의 예를 도시하는 스크린 샷들이 나타나 있다.
스크린(3001)에 나타나 있는 바와 같이, 사용자는 음성 또는 텍스트 입력 "book me a table for dinner"를 제공함으로써 저녁 예약을 요청한다. 어시스턴트(1002)는 사용자에게 시간 및 파티 규모를 지정할 것을 요청하는 프롬프트(3003)를 생성한다.
이러한 파라미터들이 제공되고 나면, 스크린(3101)이 보여진다. 어시스턴트(1002)는 결과들이 제시되고 있음을 나타내는 다이얼로그 박스(3102), 및 사용자에게 시간을 클릭할 것을 요청하는 프롬프트(3103)를 출력한다. 목록들(3104)도 디스플레이된다.
일 실시예에서, 그러한 다이얼로그는 이하와 같이 구현된다. 다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)(1080)는 언어 해석기 컴포넌트(1070)로부터 사용자 의도의 표현을 제공받고, 태스크 플로우 내의 다음 단계를 수행하는 데에 요구되는 정보를 사용자에게 문의하는 것이 적절한 응답임을 결정한다. 이 경우에서, 도메인은 식당이고, 태스크는 예약을 하는 것이며, 다이얼로그 단계는 태스크 플로우 내의 다음 단계를 달성하는 데에 요구되는 정보를 사용자에게 요청하는 것이다. 이 다이얼로그 단계는 스크린(3001)의 프롬프트(3003)에 의해 예시되어 있다.
또한, 이번에는 도 32를 참조하면, 일 실시예에 따른 다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)(1080)를 위한 동작의 방법을 도시하는 흐름도가 나타나 있다. 도 32의 흐름도는 도 30 및 31에 나타난 예에 관련하여 설명된다.
방법은 단계(200)에서 시작한다. 사용자 의도 표현(290)이 수신된다. 도 28에 관련하여 설명된 바와 같이, 일 실시예에서, 사용자 의도 표현(290)은 의미적 구문분석들의 세트이다. 도 30 및 31에 도시된 예에 대하여, 도메인은 식당이고, 동사는 식당 예약에 연관된 "book"이며, 시간 파라미터는 현재 날짜의 저녁이다.
단계(310)에서, 다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)(1080)는 사용자 의도의 이러한 해석이 진행하기에 충분히 강력하게 지원되는지, 및/또는 대안적인 모호한 구문분석들보다 더 양호하게 지원되는지를 결정한다. 현재의 예에서, 해석은 강력하게 지원되며, 경합하는 모호한 구문분석은 없다. 한편, 경합하는 모호성들 또는 충분한 불확실성이 존재하는 경우, 실행 위상이 다이얼로그로 하여금 사용자로부터의 추가 정보에 대한 프롬프트를 출력하게 하도록 다이얼로그 플로우 단계를 설정하기 위해 단계(322)가 수행된다.
단계(312)에서, 다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)(1080)는 수행할 태스크 및 그것의 파라미터들을 결정하기 위해 다른 정보를 이용하여 의미적 구문분석의 바람직한 해석을 결정한다. 정보는 예를 들어 도메인 모델들(1056), 태스크 플로우 모델들(1086) 및/또는 다이얼로그 플로우 모델들(1087) 또는 그들의 임의의 조합으로부터 획득될 수 있다. 현재의 예에서, 태스크는 예약을 하고 있는 것으로서 식별되며, 이것은 예약가능하고 이용가능한 장소를 찾는 것 및 테이블 예약을 위한 거래를 시행하는 것 둘 다를 수반한다. 태스크 파라미터들은 시간 제약사항, 및 단계(312)에서 추론된 다른 것들이다.
단계(320)에서, 태스크 플로우 모델은 적절한 다음 단계를 결정하기 위해 참고된다. 정보는 예를 들어 도메인 모델들(1056), 태스크 플로우 모델들(1086) 및/또는 다이얼로그 플로우 모델들(1087) 또는 그들의 임의의 조합으로부터 획득될 수 있다. 본 예에서, 이 태스크 플로우에서의 다음 단계는 식당에 대한 이용가능성 검색에 대한 누락된 파라미터들을 유도하는 것이고, 이것은 도 30에 예시된 예약을 위한 파티 규모 및 시간을 요청하는 프롬프트(3003)를 유발한다.
위에서 설명된 바와 같이, 도 31은 사용자가 파티 규모 및 예약 시간에 관한 요청에 답한 후에 제시되는 다이얼로그 요소(3102)를 포함하는 스크린(3101)을 도시한다. 일 실시예에서, 스크린(3101)은 도 33에 관련하여 설명된 바와 같이 자동화된 호출 및 응답 절차를 통한 다른 반복의 결과로서 표시되며, 이것은 도 32에 도시된 다이얼로그 및 플로우 절차에의 다른 호출을 유발한다. 다이얼로그 및 플로우 절차의 이러한 인스턴스화에서, 사용자 선호사항들을 수신한 후, 다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)(1080)는 단계(320)에서 다른 태스크 플로우 단계, 즉 이용가능성 검색을 하는 것을 결정한다. 요청(390)이 구성될 때, 그것은 다이얼로그 플로우 프로세서 컴포넌트(들)(1080) 및 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)가 식당 예약 서비스에 디스패치하기에 충분한 태스크 파라미터들을 포함한다.
다이얼로그 플로우 모델 컴포넌트(들)(1087)
적어도 일 실시예에서, 다이얼로그 플로우 모델 컴포넌트(들)(1087)는 사용자와 지능형 자동화 어시스턴트(1002) 사이의 특정한 종류의 대화에서 취할 수 있는 단계들을 표현하는 다이얼로그 플로우 모델들을 제공하도록 운영될 수 있다. 예를 들어, 거래를 수행하는 일반적 태스크를 위한 다이얼로그 플로우는 거래를 위한 필요 데이터를 취득하고, 그것을 커밋하기 전에 거래 파라미터들을 확인하는 단계들을 포함한다.
태스크 플로우 모델 컴포넌트(들)(1086)
적어도 일 실시예에서, 태스크 플로우 모델 컴포넌트(들)(1086)는 문제를 해결하거나 요구를 처리하기 위해 취할 수 있는 단계들을 표현하는 태스크 플로우 모델들을 제공하도록 운영될 수 있다. 예를 들어, 저녁 예약을 하기 위한 태스크 플로우는 바람직한 식당을 찾는 것, 이용가능성을 체크하는 것, 및 식당에 특정 시간의 예약을 하기 위해 거래를 하는 것을 수반한다.
구체적인 실시예들에 따르면, 태스크 플로우 모델 컴포넌트(들)(1086)의 복수의 인스턴스 또는 스레드는 하나 이상의 프로세서(63), 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합을 이용하여 동시에 구현 및/또는 개시될 수 있다. 예를 들어, 적어도 일부 실시예들에서, 태스크 플로우 모델 컴포넌트(들)(1086)의 다양한 양상들, 특징들 및/또는 기능성들은 프로그램들, 상태 머신들, 또는 플로우 그래프 내의 적절한 단계를 식별하는 다른 방식들로서 구현될 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 태스크 플로우 모델 컴포넌트(들)(1086)는 일반적 태스크들이라고 지칭되는 태스크 모델링 프레임워크를 이용할 수 있다. 일반적 태스크들은 도메인들에 특정되지 않고서, 태스크 내의 단계들 및 그들의 요구되는 입력들 및 생성되는 출력들을 모델링하는 추상화이다. 예를 들어, 거래들을 위한 일반적 태스크는 거래에 필요한 데이터를 수집하고, 거래를 실행하고, 거래의 결과를 출력하기 위한 단계들을 포함할 수 있으며, 이들 모두는 그것을 구현하기 위해 임의의 특정한 거래 도메인 또는 서비스를 참조하지 않는다. 그것은 쇼핑과 같은 도메인을 위해 인스턴스화될 수 있지만, 그것은 쇼핑 도메인에 독립적이며, 예약, 스케줄링 등의 도메인들에 동등하게 잘 적용될 수 있다.
여기에 설명된 태스크 플로우 모델 컴포넌트(들)(1086) 및/또는 절차(들)에 연관된 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들의 적어도 일부는 적어도 부분적으로는 일반적 태스크 모델링 프레임워크에 관련하여 여기에 개시된 개념들, 특징들, 컴포넌트들, 프로세스들 및/또는 다른 양상들을 이용하여 구현될 수 있다.
추가로, 여기에 설명된 태스크 플로우 모델 컴포넌트(들)(1086) 및/또는 절차(들)에 연관된 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들의 적어도 일부는 적어도 부분적으로는 여기에 설명된 바와 같은 억제된 선택 태스크들에 관련된 개념들, 특징들, 컴포넌트들, 프로세스들 및/또는 다른 양상들을 이용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 일반적 태스크들의 일 실시예는 억제된 선택 태스크 모델을 이용하여 구현될 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 태스크 플로우 모델 컴포넌트(들)(1086)의 주어진 인스턴스는 하나 이상의 연관된 데이터베이스로부터의 정보를 액세스 및/또는 이용할 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 데이터베이스 정보의 적어도 일부는 하나 이상의 로컬 및/또는 원격 메모리 디바이스와의 통신을 통해 액세스될 수 있다. 태스크 플로우 모델 컴포넌트(들)(1086)에 의해 액세스될 수 있는 상이한 유형의 데이터의 예들은 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만 그에 한정되지는 않는다:
● 도메인 모델들(1056);
● 어휘(1058);
● 도메인 엔티티 데이터베이스들(1072);
● 단기간 메모리(1052);
● 장기간 개인 메모리(1054);
● 다이얼로그 플로우 모델들(1087);
● 서비스 능력 모델들(1088).
이제 도 34를 참조하면, 일 실시예에 따른 억제된 선택 태스크(351)를 위한 태스크 플로우의 예를 도시하는 흐름도가 나타나 있다.
억제된 선택은 제약사항들의 세트에 기초하는 세계 내의 아이템들의 세트로부터 소정 아이템을 선택하는 것을 목표로 하는 일종의 일반적 태스크이다. 예를 들어, 억제된 선택 태스크(351)는 식당들의 도메인에 대하여 인스턴스화될 수 있다. 억제된 선택 태스크(351)는 사용자(352)로부터 기준 및 제약사항들을 간청함으로써 시작한다. 예를 들어, 사용자는 아시아 음식에 관심이 있을 수 있고, 자신의 사무실 근처에서 먹을 장소를 원할 수 있다.
단계(353)에서, 어시스턴트(1002)는 사용자가 브라우징하도록, 진술된 기준 및 제약사항들을 충족하는 아이템들을 제시한다. 본 예에서, 그것은 식당들, 및 그들 중에서의 선택을 위해 이용될 수 있는 그들의 속성들의 목록일 수 있다.
단계(354)에서, 사용자는 기준 및 제약사항들을 구체화하기 위한 기회를 제공받는다. 예를 들어, 사용자는 "사무실 근처(near my office)"라고 말함으로써 요청을 구체화할 수 있다. 그러면, 시스템은 단계(353)에서 새로운 결과들의 세트를 제시할 것이다.
이제 또한 도 35를 참조하면, 일 실시예에 따라 억제된 선택 태스크(351)에 의해 제시되는 아이템들의 목록(3502)을 포함하는 스크린(3501)의 예가 나타나 있다.
단계(355)에서, 사용자는 매칭 아이템들 중에서 선택할 수 있다. 그러면, 예를 들어 예약(356), 기억(357) 또는 공유(358)와 같이, 다수의 후속 태스크(359) 중 임의의 것이 이용가능하게 될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 후속 태스크들(359)은 웹-인에이블드 서비스들 및/또는 (캘린더 약속을 설정하는 것, 전화를 거는 것, 이메일 또는 문자 메시지를 보내는 것, 알람을 설정하는 것 및 그와 유사한 것과 같은) 디바이스에 국부적인 기능성과의 상호작용을 수반할 수 있다.
도 35의 예에서, 사용자는 더 많은 상세들을 보고 추가 작업들을 수행하기 위해 목록(3502) 내의 아이템을 선택할 수 있다. 이제 또한 도 36을 참조하면, 사용자가 목록(3502)으로부터 아이템을 선택한 후의 스크린(3601)의 예가 나타나 있다. 선택된 아이템에 관한 후속 태스크들(359)에 대응하는 추가 정보 및 옵션들이 디스플레이된다.
다양한 실시예들에서, 플로우 단계들은 명시적 다이얼로그 프롬프트들 및 GUI 링크들의 임의의 조합을 포함하지만 그에 한정되지는 않는 수 개의 입력 형식 중의 임의의 것으로 사용자에게 제공될 수 있다.
서비스 컴포넌트(들)(1084)
서비스 컴포넌트(들)(1084)는 지능형 자동화 어시스턴트(1002)가 사용자를 대신하여 호출할 수 있는 서비스들의 세트를 표현한다. 호출될 수 있는 임의의 서비스는 서비스 컴포넌트(1084) 내에 제공될 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 서비스 컴포넌트(들)(1084)는 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 운영될 수 있다:
● 정상적으로는 서비스에 대한 웹 기반 사용자 인터페이스에 의해 제공될 기능들을 API를 통해 제공한다. 예를 들어, 리뷰 웹사이트는 프로그램에 의해 호출될 때 주어진 엔티티의 리뷰들을 자동으로 리턴할 서비스 API를 제공할 수 있다. API는 다르게는 웹사이트의 사용자 인터페이스를 조작하는 것에 의해 사람이 획득하였을 서비스들을 지능형 자동화 어시스턴트(1002)에 제공한다.
● 정상적으로는 사용자 인터페이스에 의해 애플리케이션에 의해 제공되었을 기능들을 API를 통해 제공한다. 예를 들어, 캘린더 애플리케이션은 프로그램에 의해 호출될 때 캘린더 엔트리들을 자동으로 리턴할 서비스 API를 제공할 수 있다. API는 다르게는 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 조작함으로써 사람이 획득하였을 서비스들을 지능형 자동화 어시스턴트(1002)에 제공한다. 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 디바이스 상에서 이용가능한 다수의 상이한 기능 중 임의의 것을 개시하고 제어할 수 있다. 예를 들어, 어시스턴트(1002)가 스마트폰, PDA, 태블릿 컴퓨터 또는 다른 디바이스 상에 설치되는 경우, 어시스턴트(1002)는 애플리케이션을 개시하고, 호출을 행하고, 이메일 및/또는 문자 메시지들을 보내고, 캘린더 이벤트들을 추가하고, 알람을 설정하는 등과 같은 기능들을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 그러한 기능들은 서비스 컴포넌트(들)(1084)을 이용하여 활성화된다.
● 현재는 사용자 인터페이스 내에 구현되지 않지만 더 큰 태스크들 내에서 API를 통해 어시스턴트에 대해 이용가능한 서비스들을 제공한다. 예를 들어, 일 실시예에서, 거리 주소를 취하여 머신 판독가능한 지리좌표들(geo-coordinates)을 리턴하기 위한 API는, 그것이 웹 또는 디바이스 상의 직접적인 사용자 인터페이스를 갖지 않는 경우에서조차도 서비스 컴포넌트(1084)로서 어시스턴트(1002)에 의해 이용될 수 있다.
구체적인 실시예들에 따르면, 서비스 컴포넌트(들)(1084)의 복수의 인스턴스 또는 스레드는 하나 이상의 프로세서(63), 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합을 이용하여 동시에 구현 및/또는 개시될 수 있다. 예를 들어, 적어도 일부 실시예들에서, 서비스 컴포넌트(들)(1084)의 다양한 양상들, 특징들 및/또는 기능성들은 이하의 유형의 시스템들, 컴포넌트들, 시스템들, 디바이스들, 절차들, 프로세스들 및 그와 유사한 것 중 하나 이상(또는 그들의 조합)에 의해 수행, 구현 및/또는 개시될 수 있다:
● 서비스에 의해, 로컬로 또는 원격으로 또는 임의의 조합으로 노출되는 API의 구현;
● 어시스턴트(1002)가 이용할 수 있는 데이터베이스 서비스 또는 자동화 어시스터트(1002) 내의 데이터베이스의 포함.
예를 들어, 영화를 브라우징하기 위한 인터페이스를 사용자들에게 제시하는 웹사이트는, 그 웹사이트에 의해 이용되는 데이터베이스의 사본으로서 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 일 실시예에 의해 이용될 수 있다. 그러면, 서비스 컴포넌트(들)(1084)는 데이터가 로컬로 유지되더라도, 마치 그것이 네트워크 API를 통해 제공된 것처럼 내부 API를 데이터에 제공할 것이다.
다른 예로서, 식당 선택 및 식사 플래닝을 돕는 지능형 자동화 어시스턴트(1002)를 위한 서비스 컴포넌트(들)(1084)는 네트워크를 통해 제3자들로부터 이용가능한 이하의 서비스 세트 중 임의의 것 또는 전부를 포함할 수 있다:
● 명칭, 위치 또는 다른 제약사항들에 매칭되는 식당들을 나열하는 식당 목록 서비스들의 세트;
● 이름있는 식당들의 순위를 리턴하는 식당 순위 평가 서비스들의 세트;
● 이름있는 식당들에 대한 작성된 리뷰들을 리턴하는 식당 리뷰 서비스들의 세트;
● 지도 상에서 식당의 위치를 찾기 위한 좌표 부여(geocoding) 서비스;
● 식당들의 테이블의 프로그램 예약을 가능하게 하는 예약 서비스.
서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)
지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)는 서비스 오케스트레이션 절차를 실행한다.
적어도 일 실시예에서, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)는 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 운영될 수 있다:
● 동적으로 및 자동적으로, 어느 서비스들이 사용자의 요청 및/또는 지정된 도메인(들) 및 태스크(들)을 만족시킬 수 있는지를 결정한다;
● 동적으로 및 자동적으로, 동시적 및 순차적 순서의 임의의 조합으로 복수의 서비스를 호출한다;
● 동적으로 및 자동적으로, 서비스 API들의 입력 요건들을 만족시키기 위해 태스크 파라미터들 및 제약사항들을 변환한다;
● 동적으로 및 자동적으로, 복수의 서비스를 모니터링하고 그들로부터의 결과들을 수집한다;
● 동적으로 및 자동적으로, 다양한 서비스들로부터의 서비스 결과 데이터를 통합 결과 모델로 병합한다;
● 요청의 제약사항들을 만족시키도록 복수의 서비스를 오케스트레이션한다;
● 기존 결과 세트에 보조 정보로 주석을 달기 위해 복수의 서비스를 오케스트레이션한다;
● 복수의 서비스를 호출한 결과를, 다양한 서비스들로부터의 결과들을 통합하는 서비스 독립적인 균일한 표현으로 출력한다 (예를 들어, 식당들의 목록들을 리턴하고, 수 개의 서비스로부터의 적어도 하나의 식당에 대한 데이터를 병합하고, 중복을 제거하는 수 개의 식당 서비스를 호출한 것의 결과로서).
예를 들어, 일부 상황들에서, 특정 태스크를 달성하기 위한 수 개의 방식이 존재할 수 있다. 예를 들어, "오후 2시에 도시 반대편에서 있는 모임에 출발하라고 나한테 미리 알려줘(remind me to leave for my meeting across town at 2pm)"와 같은 사용자 입력은 적어도 3가지 방식, 즉 알람 시계를 설정하는 것, 캘린더 이벤트를 생성하는 것, 또는 할 일 관리자를 호출하는 것으로 달성될 수 있는 작업을 지정한다. 일 실시예에서, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)는 어느 방식이 요청을 가장 잘 만족시킬 수 있는지를 결정한다.
서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)는 또한 수 개의 서비스의 어떠한 조합이 주어진 전체적인 태스크를 수행하기 위해 호출하기에 가장 양호한지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 저녁 식사를 위한 테이블을 찾고 예약하기 위해, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)는 리뷰들을 찾아보는 것, 이용가능성을 얻는 것, 예약을 하는 것과 같은 기능들을 수행하기 위해 어느 서비스들을 호출할지를 결정할 것이다. 어느 서비스들을 이용할지에 관한 결정은 다수의 상이한 인자들 중 임의의 것에 의존할 수 있다. 예를 들어, 적어도 일 실시예에서, 신뢰성, 소정 유형의 요청을 다루기 위한 서비스의 능력, 사용자 피드백 및 그와 유사한 것에 관한 정보는 어느 서비스(들)가 호출하기에 적합한지를 결정하는 데에 있어서의 인자들로서 이용될 수 있다.
구체적인 실시예들에 따르면, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)의 다수의 인스턴스 또는 스레드는 하나 이상의 프로세서, 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합들을 이용하여 동시에 구현 및/또는 인스턴스화될 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)의 주어진 인스턴스는 외부 서비스들의 능력들 및 다른 속성들을 표현하고, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)의 특징들을 달성하는 한편 이러한 능력들 및 속성들에 관하여 추론하기 위해 명시적인 서비스 능력 모델들(1088)을 이용할 수 있다. 이것은 서비스들의 세트를 수동으로 프로그래밍하는 것에 비해, 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있는 이점들을 제공할 수 있다:
● 개발의 용이성;
● 실행에 있어서의 강건성 및 신뢰도;
● 코드에 지장을 주지 않고서 서비스들을 동적으로 추가 및 제거하는 능력;
● 구체적인 서비스들 또는 API들에 하드 코딩되기보다는, 속성들 및 능력들에 의해 구동되는 일반적인 분산된 질의 최적화 알고리즘들을 구현하는 능력.
적어도 일 실시예에서, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)의 주어진 인스턴스는 하나 이상의 연관된 데이터베이스로부터의 정보를 액세스 및/또는 이용할 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 데이터베이스 정보의 적어도 일부는 하나 이상의 로컬 및/또는 원격 메모리 디바이스와의 통신을 통해 액세스될 수 있다. 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)에 의해 액세스될 수 있는 상이한 유형의 데이터의 예들은 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 포함할 수 있지만 그에 한정되지는 않는다:
● 도메인 모델들의 인스턴스화;
● 자연어 입력의 구문적 및 의미적 구문분석들;
● 태스크 모델들의 인스턴스화(파라미터들을 위한 값들을 가짐);
● 다이얼로그 및 태스크 플로우 모델들 및/또는 그들 내의 선택된 단계들;
● 서비스 능력 모델들(1088);
● 능동적 온톨로지(1050) 내에서의 이용가능한 임의의 다른 정보.
이제 도 37을 참조하면, 일 실시예에 따라 서비스 오케스트레이션 절차를 실행하기 위한 절차의 예가 나타나 있다.
이러한 특정한 예에서, 단일 사용자가 식당에서의 저녁 식사를 위한 좋은 장소를 찾는 데에 관심이 있으며, 이 서비스를 제공하는 것을 돕기 위한 대화에서 지능형 자동화 어시스턴트(1002)와 관계를 맺고 있다고 가정된다.
고급이고, 리뷰가 잘 되어 있고, 특정 위치에 가깝고, 특정 시간의 예약에 이용가능하며, 특정한 종류의 음식을 서빙하는 식당들을 찾는 태스크를 고찰해보자. 이러한 도메인 및 태스크 파라미터들이 입력(390)으로서 주어진다.
방법은 단계(400)에서 시작한다. 단계(402)에서, 주어진 요청이 임의의 서비스들을 요구할 수 있는지가 결정된다. 일부 상황들에서, 예를 들어 어시스턴트(1002)가 원하는 태스크를 스스로 수행할 수 있는 경우에는 서비스 위임이 요구되지 않을 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 서비스 위임을 호출하지 않고서, 사실에 대한 질문에 답을 할 수 있을 수 있다. 따라서, 요청이 서비스들을 요구하지 않는 경우, 독립형 플로우 단계가 단계(403)에서 실행되고, 그것의 결과(490)가 리턴된다. 예를 들어, 태스크 요청이 자동화 어시스턴트(1002) 자체에 관한 정보를 묻는 것이었던 경우, 다이얼로그 응답은 임의의 외부 서비스들을 호출하지 않고서 처리될 수 있다.
단계(402)에서, 서비스 위임이 요구된다고 결정되면, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)는 단계(404)로 진행한다. 단계(404)에서, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)는 태스크 요건들을 서비스 능력 모델들(1088) 내의 서비스들의 능력들 및 속성들의 선언적 설명들과 매칭시킬 수 있다. 인스턴스화된 동작을 지원할 수 있는 적어도 하나의 서비스 제공자는 선언적인 정성적 메타데이터 상세화(declarative qualitative metadata detailing), 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)을 제공한다:
● 결과들과 함께 리턴되는 데이터 필드들;
● 서비스 제공자가 어떤 클래스들의 파라미터들을 정적으로 지원하는 것으로 알려져 있는가;
● 파라미터 값들의 동적인 검사 후에 서비스 제공자가 지원할 수 있는 파라미터들을 위한 정책 기능들;
● 서비스가 어떻게 수행되는지를 정의하는 성능 순위 평가(performance rating)(예를 들어, 관계형 DB, 웹 서비스, 트리플 스토어(triple store), 풀-텍스트 인덱스(full-text index) 또는 그들의 소정의 조합);
● 결과 개체와 함께 리턴되는 속성 값들의 예상되는 품질을 정적으로 정의하는 속성 품질 순위 평가;
● 서비스들이 리턴을 예상할 수 있는 결과들의 전체적인 품질 순위 평가(overall quality rating).
예를 들어, 서비스가 지원할 수 있는 파라미터들의 클래스들에 관한 추론에 관하여, 서비스 모델은 서비스 1, 2, 3 및 4가 특정 위치(파라미터) 부근의 식당들을 제공할 수 있으며, 서비스 2 및 3이 품질(다른 파라미터)에 의해 식당들을 필터링하거나 순위화할 수 있고, 서비스 3, 4 및 5가 식당을 위한 리뷰들(리턴되는 데이터 필드)을 리턴할 수 있고, 서비스 6은 식당들에 의해 서빙되는 음식 유형들(리턴되는 데이터 필드)을 나열할 수 있으며, 서비스 7은 특정 시간 범위들에 대한 식당들의 이용가능성(파라미터)을 체크할 수 있다고 기술할 수 있다. 서비스 8 내지 99는 이러한 특정 도메인 및 태스크에 대해 요구되지 않는 능력들을 제공한다.
이러한 선언적인 정성적 메타데이터, 태스크, 태스크 파라미터들, 및 어시스턴트의 런타임 환경으로부터 입수가능한 다른 정보를 이용하여, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)는 호출할 서비스 제공자들의 최적 세트를 결정한다(단계(404)). 서비스 제공자들의 최적 세트는 하나 이상의 태스크 파라미터(하나 이상의 파라미터를 만족시키는 결과들을 리턴함)를 지원할 수 있고, 또한 적어도 하나의 서비스 제공자의 성능 순위 평가 및 적어도 하나의 서비스 제공자의 전체적인 품질 순위 평가를 고려한다.
단계(404)의 결과는 동적으로 생성된, 이러한 특정 사용자 및 요청에 대해 호출할 서비스들의 목록이다.
적어도 일 실시예에서, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)는 서비스들의 신뢰가능성과, 구체적인 정보 요청들에 답하는 그들의 능력을 고려한다.
적어도 일 실시예에서, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)는 겹치는 또는 중복되는 서비스들을 호출함으로써 신뢰불가능함에 대비한다.
적어도 일 실시예에서, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)는 서비스들을 선택하기 위해 (단기간 개인 메모리 컴포넌트로부터의) 사용자에 관한 개인 정보를 고려한다. 예를 들어, 사용자는 일부 순위 평가 서비스들을 다른 것들에 비하여 선호할 수 있다.
단계(450)에서, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)는 사용자를 대신하여 동적으로 및 자동적으로 복수의 서비스를 불려온다. 적어도 일 실시예에서, 이들은 사용자의 요청에 응답하는 동안 동적으로 호출된다. 구체적인 실시예들에 따르면, 서비스의 복수의 인스턴스 또는 스레드가 동시에 호출될 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 이들은 API들을 이용하여 네트워크를 통해, 또는 웹 서비스 API들을 이용하여 네트워크를 통해, 또는 웹 서비스 API를 이용하여 인터넷을 통해, 또는 그들의 임의의 조합으로 호출된다.
적어도 일 실시예에서, 서비스들이 호출되는 레이트는 프로그램적으로 제한되고/거나 관리된다.
이제 또한 도 38을 참조하면, 일 실시예에 따른 서비스 호출 절차(450)의 예가 나타나 있다. 서비스 호출은 예를 들어 외부 서비스들의 이용에 의해 태스크들을 수행하거나 추가 정보를 획득하기 위해 이용된다. 일 실시예에서, 요청 파라미터들은 서비스의 API에 적절한 대로 변환된다. 결과들이 서비스로부터 수신되고 나면, 그 결과들은 어시스턴트(1002) 내에서의 사용자에게의 표시를 위한 결과 표현으로 변환된다.
적어도 일 실시예에서, 서비스 호출 절차(450)에 의해 호출되는 서비스들은 웹 서비스, 디바이스 상에서 구동되는 애플리케이션, 운영 체제 기능 또는 그와 유사한 것일 수 있다.
예를 들어 태스크 파라미터들 및 그와 유사한 것을 포함하는 요청(390)의 표현이 제공된다. 서비스 능력 모델들(1088)로부터 이용가능한 적어도 하나의 서비스에 대하여, 서비스 호출 절차(450)는 변환(452), 호출(454) 및 출력-맵핑(456) 단계들을 수행한다.
변환 단계(452)에서, 요청 표현(390)으로부터의 현재 태스크 파라미터들은 적어도 하나의 서비스에 의해 이용될 수 있는 형식으로 변환된다. API들 또는 데이터베이스들로서 제공될 수 있는 서비스들에의 파라미터들은 태스크 요청들에서 이용되는 데이터 표현과 다를 수 있고, 적어도 서로와도 다를 수 있다. 따라서, 단계(452)의 목적은 호출되는 적어도 하나의 서비스 내의 하나 이상의 대응하는 포맷 및 값 내에서 적어도 하나의 태스크 파라미터를 맵핑하는 것이다.
예를 들어, 식당과 같은 사업체들의 명칭은 그러한 사업체들을 다루는 서비스들마다 다를 수 있다. 따라서, 단계(452)는 임의의 명칭들을 적어도 하나의 서비스에 가장 적합한 형태들로 변환하는 것을 수반할 것이다.
다른 예로서, 위치들은 서비스들에 걸쳐 다양한 유닛들 및 규약들을 이용하여, 다양한 정밀도 레벨에서 알려진다. 서비스 1은 우편번호를 필요로 할 수 있고, 서비스 2는 GPS 좌표들을 필요로 할 수 있고, 서비스 3은 우편 거리 주소를 필요로 할 수 있다.
서비스는 API를 통해 호출되고(단계(454)), 그것의 데이터가 수집된다. 적어도 일 실시예에서, 결과들은 캐싱된다. 적어도 일 실시예에서, (예를 들어 서비스 레벨 협약 또는 SLA에서 지정된 것과 같은) 지정된 레벨 성능 내에서 리턴하지 않는 서비스들은 드롭된다.
출력 맵핑 단계(456)에서, 서비스에 의해 리턴되는 데이터는 통합 결과 표현(490)에 다시 맵핑된다. 이 단계는 상이한 포맷들, 유닛들 등을 다루는 것을 포함할 수 있다.
단계(412)에서, 복수의 서비스로부터의 결과들이 유효성 검사되고 병합된다. 일 실시예에서, 유효성 검사된 결과들이 수집되는 경우, 어느 결과들이 실세계에서의 동일 개념들을 표현하는지를 결정하기 위해, 도메인마다 정의된 평등 정책 함수가 하나 이상의 결과에 걸쳐 쌍으로 호출된다. 한 쌍의 동일한 결과가 발견될 때, 속성 값들을 병합된 결과로 병합하기 위해, 역시 도메인마다 정의된 속성 정책 함수들의 세트가 이용된다. 속성 정책 함수는 최적의 병합 전략을 결정하기 위해, 서비스 능력 모델, 태스크 파라미터, 도메인 컨텍스트 및/또는 장기간 개인 메모리(1054)로부터의 속성 품질 순위 평가를 이용할 수 있다.
예를 들어, 상이한 식당 제공자들로부터의 식당 목록들이 병합되고, 중복 사항들이 제거될 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 중복 사항들을 식별하기 위한 기준은 퍼지 명칭 매칭, 퍼지 위치 매칭, 명칭, 위치, 전화번호 및/또는 웹사이트 주소와 같은 도메인 엔티티들의 다수의 속성에 대한 퍼지 매칭, 및/또는 그들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
단계(414)에서, 결과들이 소팅되고, 원하는 길이의 결과 목록을 반환하도록 트리밍된다.
적어도 일 실시예에서, 요청 완화 루프도 적용된다. 단계(416)에서, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)가 현재 결과 목록이 충분하지 않다고 결정하는 경우(예를 들어, 원하는 개수의 매칭 아이템보다 적게 가짐), 태스크 파라미터들은 더 많은 결과들을 허용하도록 완화될 수 있다(단계(420). 예를 들어, 목표 위치의 N 마일 이내에서 발견되는 원하는 종류의 식당의 수가 지나치게 적은 경우, 완화는 요청을 다시 실행하여, N 마일보다 더 멀리 떨어진 더 넓은 영역에서 찾고/거나 검색의 소정의 다른 파라미터를 완화한다.
적어도 일 실시예에서, 서비스 오케스트레이션 방법은 태스크에 유용한 보조 데이터로 결과들에 "주석"을 달기 위해 제2 패스(pass)에서 적용된다.
단계(418)에서, 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)는 주석이 요구되는지를 결정한다. 그것은 예를 들어 태스크가 결과들을 지도 상에 플로팅하는 것을 요구할 수 있지만 주요 서비스들이 맵핑에 필요한 지리 좌표들은 리턴하지 않은 경우에 요구될 수 있다.
단계(422)에서, 원하는 추가 정보를 리턴할 수 있는 서비스들을 찾기 위해, 서비스 능력 모델들(1088)이 다시 참고된다. 일 실시예에서, 주석 프로세스는 추가의 또는 더 나은 데이터가 병합된 결과에 주석될 수 있는지를 결정한다. 그것은 적어도 하나의 병합된 결과의 적어도 하나의 속성에 대하여, 도메인마다 정의된 속성 정책 함수에 위임함으로써 이것을 행한다. 속성 정책 함수는 더 나은 데이터가 획득될 수 있는지를 결정하기 위해, 병합된 속성 값 및 속성 품질 순위 평가, 하나 이상의 다른 서비스 제공자의 속성 품질 순위 평가, 도메인 컨텍스트, 및/또는 사용자 프로필을 이용할 수 있다. 하나 이상의 서비스 제공자가 병합된 결과에 대한 하나 이상의 속성에 주석을 달 수 있다고 결정되는 경우, 주석할 서비스 제공자들의 최적 세트를 결정하기 위해 비용 함수가 호출된다.
그러면, 주석 서비스 제공자들의 최적 세트 내의 적어도 하나의 서비스 제공자가 병합된 결과들의 목록과 함께 호출되어(단계(450)) 결과들(424)을 획득한다. 적어도 하나의 서비스 제공자에 의해 적어도 하나의 병합된 결과에 행해진 변경들은 이러한 프로세스 동안 추적되고, 그 다음 변경들은 단계(412)에서 이용되었던 것과 동일한 속성 정책 함수 프로세스를 이용하여 병합된다. 그들의 결과들은 기존 결과 세트에 병합된다(단계(426)).
결과 데이터는 소팅되고(단계(428)), 단일 표현(490)으로 통합된다.
서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)에 대하여 위에서 설명된 방법들 및 시스템들의 한 이점은 그들이 지능형 자동화 어시스턴트들에 명확하게 관련된 것들 이외의 다양한 분야의 기술에서 유리하게 적용 및/또는 이용될 수 있다는 것임을 알 수 있다. 서비스 오케스트레이션 절차의 양상들 및/또는 특징들이 적용될 수 있는 그러한 다른 기술 영역들의 예들은 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상을 포함한다:
● 웹사이트들 및 웹 기반 애플리케이션들 및 서비스들 상에서의 동적인 "매시 업들(mash ups)";
● 분산형 데이터베이스 질의 최적화;
● 동적인 서비스 지향 아키텍처 구성.
서비스 능력 모델 컴포넌트(들)(1088)
적어도 일 실시예에서, 서비스 능력 모델 컴포넌트(들)(1088)는 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 운영될 수 있다:
● 소정 클래스들의 계산을 수행하기 위한 서비스들의 능력들에 관한 머신 판독가능한 정보를 제공한다;
● 소정 클래스들의 질의들에 답하기 위한 서비스들의 능력들에 관한 머신 판독가능한 정보를 제공한다;
● 다양한 서비스들에 의해 어느 클래스들의 거래들이 제공되는지에 관한 머신 판독가능한 정보를 제공한다;
● 다양한 서비스들에 의해 노출되는 API들에의 파라미터들에 관한 머신 판독가능한 정보를 제공한다;
● 다양한 서비스들에 의해 제공되는 데이터베이스들에 관한 데이터베이스 질의들에서 이용될 수 있는 파라미터들에 관한 머신 판독가능한 정보를 제공한다.
출력 프로세서 컴포넌트(들)(1090)
적어도 일 실시예에서, 출력 프로세서 컴포넌트(들)(1090)는 예를 들어 이하의 것들 중 하나 이상(또는 그들의 조합)과 같은 다양한 유형의 기능들, 동작들, 작업들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 운영될 수 있다:
● 균일한 내부 데이터 구조로 표현된 출력 데이터를, 그것을 상이한 형식들로 적절하게 렌더링하는 양식들 및 레이아웃들로 포맷팅. 출력 데이터는 예를 들어 지능형 자동화 어시스턴트와 사용자 간의 자연어 통신; 식당, 영화, 제품 및 그와 유사한 것의 속성들과 같은 도메인 엔티티들에 관한 데이터; 기상 리포트, 항공편 상태 체크, 가격 및 그와 유사한 것과 같은 정보 서비스들로부터의 도메인 특정 데이터 결과들; 및/또는 사용자가 출력 표시와 직접 상호작용하여 응답하는 것을 가능하게 하는 상호작용 링크들 및 버튼들.
● 예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스; 텍스트 메시지; 이메일 메시지; 사운드; 애니메이션 및/또는 음성 출력의 임의의 조합을 포함할 수 있는 형식들을 위한 출력 데이터를 렌더링.
● 요청에 기초하여 상이한 그래픽 사용자 인터페이스 디스플레이 엔진들에 대한 데이터를 동적으로 렌더링. 예를 들어, 어느 웹 브라우저 및/또는 디바이스가 이용되고 있는지에 따라 상이한 출력 프로세싱 레이아웃들 및 포맷들을 이용한다.
● 동적으로 상이한 음성 보이스들로 출력 데이터를 렌더링.
● 사용자 선호사항에 기초하여, 지정된 형식들로 동적으로 렌더링.
● 외관 및 느낌을 커스터마이즈하는 사용자 특유 "스킨"을 이용하여 동적으로 출력을 렌더링.
● 형식에 대한 출력 패키지들의 스트림을 보내서, 어시스턴트(1002)와의 상호작용의 위상들 전체에서의 중간 상태, 피드백 또는 결과들을 보여주는 것.
구체적인 실시예들에 따르면, 출력 프로세서 컴포넌트(들)(1090)의 복수의 인스턴스 또는 스레드는 하나 이상의 프로세서(63), 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합들을 이용하여 동시에 구현 및/또는 개시될 수 있다. 예를 들어, 적어도 일부 실시예들에서, 출력 프로세서 컴포넌트(들)(1090)의 다양한 양상들, 특징들 및/또는 기능성들은 이하의 유형의 시스템들, 컴포넌트들, 시스템들, 디바이스들, 절차들, 프로세스들 및 그와 유사한 것 중 하나 이상(또는 그들의 조합)에 의해 수행, 구현 및/또는 개시될 수 있다:
● 지능형 자동화 어시스턴트의 실시예의 클라이언트 또는 서버 내의 소프트웨어 모듈들;
● 원격 호출가능한 서비스들;
● 템플릿들 및 절차적 코드의 혼합의 이용.
이제 도 39를 참조하면, 일 실시예에 따른 다중 위상 출력 절차의 예를 도시하는 흐름도가 나타나 있다. 다중 위상 출력 절차는 자동화 어시스턴트(1002) 프로세싱 단계들(702) 및 다중 위상 출력 단계들(704)을 포함한다.
단계(710)에서, 음성 입력 발성이 획득되고, (도 22에 관련하여 설명된 컴포넌트와 같은) 음성-텍스트 컴포넌트는 후보 음성 해석들(712)의 세트를 생성하기 위해 음성을 해석한다. 일 실시예에서, 음성-텍스트 컴포넌트는 예를 들어 매사추세츠 주 벌링턴의 Nuance Communications, Inc.로부터 입수가능한 뉘앙스 인식기(Nuance Recognizer)를 이용하여 구현된다. 후보 음성 해석들(712)은 단계(730)에서 예를 들어 패러프레이징된 형태로 사용자에게 보여질 수 있다. 예를 들어, 인터페이스는 동일한 음성 사운드 샘플의 몇가지의 가능한 대안적인 텍스트 해석들을 나열하는 "did you say?" 대안들을 보여줄 수 있다.
적어도 하나의 실시예에서, 사용자로 하여금 후보 음성 해석들을 인터럽트하고 이들 중에서 선택할 수 있게 하는 사용자 인터페이스가 제공된다.
단계 714에서, 후보 음성 해석들(712)은 언어 해석기(1070)로 전송되며, 이 언어 해석기는 적어도 하나의 후보 음성 해석(712)에 대한 사용자 의도의 표현(716)을 생성할 수 있다. 단계 732에서, 이러한 사용자 의도의 표현들(716)의 바뀐 표현들이 생성되어 사용자에게 제시된다(도 22의 절차(120)의 관련 단계(132)를 참고한다).
적어도 하나의 실시예에서, 사용자 인터페이스는 사용자로 하여금 자연어 해석들의 바뀐 표현들(732)을 인터럽트하고 이들 중에서 선택할 수 있게 한다.
단계 718에서, 태스크 및 다이얼로그 분석이 수행된다. 단계 734에서, 의도 패러프레이징 알고리즘을 이용하여 태스크 및 도메인 해석들이 사용자에게 제시된다.
이제, 도 40을 또한 참조하면, 일 실시예에 따른 출력 프로세싱의 일례를 나타내는 스크린 샷이 도시되어 있다. 스크린(4001)은 단계 730에 의해 생성된 사용자의 음성 입력의 에코(4002)를 포함한다. 스크린(4001)은 단계 734에 의해 생성된 사용자의 의도의 바뀐 표현(4003)을 더 포함한다. 일 실시예에서, 도 40의 예에 도시된 바와 같이, "이벤트"와 같은 키워드들에 대해 특수한 포맷팅/하이라이팅이 사용되며, 이는 지능형 자동화 어시스턴트(1002)와의 상호작용을 위한 사용자의 훈련을 촉진하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 표시된 텍스트의 포맷팅을 시각적으로 관찰함으로써 지능형 자동화 어시스턴트가 "이벤트", "다음 수요일", "샌프란시스코" 등과 같은 키워드들을 인식한다는 것을 쉽게 식별하고 해석할 수 있다.
도 39를 참조하면, 요청들이 서비스들로 디스패치되고(720), 결과들이 동적으로 수집될 때, 중간 결과들이 실시간 진행의 형태로 표시될 수 있다(736). 예를 들어, 식당들의 리스트가 반환될 수 있고, 이어서 이들의 검토들은 검토 서비스들로부터의 결과들이 도달함에 따라 동적으로 채워질 수 있다. 서비스들은 웹-인에이블드 서비스들 및/또는 장치 상에 국지적으로 저장된 정보 및/또는 임의의 다른 소스로부터의 정보에 액세스하는 서비스들을 포함할 수 있다.
응답의 균일한 표현(722)이 생성되고, 적절한 출력 형식을 위해 포맷팅된다(724). 최종 출력 포맷이 완성된 후, 738에서 다른 종류의 바뀐 표현이 제공될 수 있다. 이 단계에서, 전체 결과 세트가 분석되고, 최초 요청과 비교될 수 있다. 이어서, 질문에 대한 결과들 또는 대답의 요약이 제공될 수 있다.
도 41을 또한 참조하면, 일 실시예에 따른 출력 프로세싱의 다른 예가 도시되어 있다. 스크린(4101)은 단계 732에 의해 생성된 텍스트 해석의 바뀐 표현(4102), 단계 736에 의해 생성된 실시간 진행(4103), 및 단계 738에 의해 생성된, 패러프레이징된 요약(7104)을 나타낸다. 상세한 결과들(4105)도 포함된다.
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 다수의 모드로 출력을 생성할 수 있다. 이제, 도 42를 참조하면, 일 실시예에 따른 다중 모드 출력 프로세싱의 일례를 나타내는 흐름도가 도시되어 있다.
방법은 600에서 시작된다. 출력 프로세서(1090)는 응답의 균일한 표현(490)을 취하며, 이 응답을 적절하고 적용 가능한 장치 및 형식에 따라 포맷팅한다(612). 단계 612는 장치 및 형식 모델들(610) 및/또는 도메인 데이터 모델들(614)로부터의 정보를 포함할 수 있다.
응답(490)이 포맷팅(612)되면, 임의의 다양한 상이한 출력 메커니즘들이 임의의 조합으로 이용될 수 있다. 도 42에 도시된 예들은 다음을 포함한다.
● 텍스트 메시지 채널로 전송(630)되는 텍스트 메시지 출력의 생성(620);
● 이메일 메시지로서 전송(632)되는 이메일 출력의 생성(622);
● 렌더링을 위해 장치 또는 웹 브라우저로 전송(634)되는 GUI 출력의 생성(624);
● 음성 생성 모듈로 전송(636)되는 음성 출력의 생성(626).
이 분야의 기술자는 많은 다른 출력 메커니즘이 이용될 수 있다는 것을 인식할 것이다.
일 실시예에서, 다중 위상 출력 절차(700)에 의해 생성되는 출력 메시지들의 내용은 다중 모드 출력 프로세싱(600)의 모드에 맞춰진다. 예컨대, 출력 형식이 음성(626)인 경우, 사용자 입력(730), 텍스트 해석들(732), 태스크 및 도메인 해석들(734), 진행(736) 및/또는 결과 요약들(738)을 패러프레이징하는 데 사용되는 언어는 다소 장황할 수 있거나, 기재 형태보다 가청 형태로 이해하는 것이 더 쉬운 문장들을 사용할 수 있다. 일 실시예에서, 언어는 다중 위상 출력 절차(700)의 단계들에 맞춰지며; 다른 실시예들에서, 다중 위상 출력 절차(700)는 다중 모드 출력 프로세싱(600)에 의해 특정 언어로 더 구체화되는 중간 결과를 생성한다.
단기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1052)
적어도 하나의 실시예에서, 단기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1052)는 예를 들어 아래 중 하나 이상(또는 이들의 조합들)과 같은 다양한 타입의 기능들, 동작들, 액션들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 동작할 수 있다.
● 사용자 입력들의 이력 및 이들의 해석들을 포함하는, 어시스턴트의 실시예와 사용자 간의 최근 대화의 이력을 유지하며;
● 어느 아이템들이 열리거나 조사되었는지, 어느 전화 번호들이 호출되었는지, 어느 아이템들이 맵핑되었는지, 어느 영화 예고편들이 어디서 상영되었는지 등과 같은, GUI에서의 사용자에 의한 최근 선택들의 이력을 유지하며,
● 클라이언트에 의해 사용되는 RAM 또는 웹 브라우저 쿠키들과 같은 클라이언트 세션 상태에서, 또는 사용자 고유 세션 내의 서버, 클라이언트 상의 데이터베이스에 대화 및 사용자 상호작용들의 이력을 저장하며;
● 최근 사용자 요청들의 리스트를 저장하며;
● 최근 사용자 요청들의 결과들의 시퀀스를 저장하며;
● 버튼 누름들, 탭들, 제스처들, 음성 활성화 트리거들 및/또는 임의의 다른 사용자 입력을 포함하는 UI 이벤트들의 클릭-스트림 이력을 저장하며;
● 어시스턴트와의 상호작용들과 상관될 수 있는 (장소, 시간, 위치 배향, 모션, 광 레벨, 사운드 레벨 등과 같은) 장치 센서 데이터를 저장한다.
특정 실시예들에 따르면, 단기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1052)의 다수의 인스턴스 또는 스레드가 하나 이상의 프로세서들(63) 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합들의 사용을 통해 동시에 구현 및/또는 개시될 수 있다.
다른 실시예들에 따르면, 단기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1052)의 하나 이상의 상이한 스레드들 또는 인스턴스들이 단기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1052)의 적어도 하나의 인스턴스의 개시를 트리거링하기 위한 하나 이상의 상이한 타입의 최소 임계 기준들을 충족시키는 하나 이상의 조건들 또는 이벤트들의 검출에 응답하여 개시될 수 있다. 예를 들어, 단기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1052)는 사용자에 의한 적어도 하나의 입력 형태 또는 액션 또는 시스템에 의한 응답 시에 어시스턴트(1002)의 실시예와의 사용자 세션이 존재할 때 호출될 수 있다.
적어도 하나의 실시예에서, 단기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1052)의 주어진 인스턴스는 하나 이상의 관련 데이터베이스들로부터 정보에 액세스하고 그리고/또는 이를 이용할 수 있다. 적어도 하나의 실시예에서, 데이터베이스 정보의 적어도 일부는 하나 이상의 국지적 및/또는 원격 메모리 장치들과의 통신을 통해 액세스될 수 있다. 예를 들어, 단기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1052)는 (예를 들어, 사용자 식별자 및 개인 선호들을 획득하기 위해) 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054)로부터의 데이터 및/또는 단기간 메모리 엔트리들 내에 포함될 수 있는 시간 및 위치에 대한 국지적 장치로부터의 데이터에 액세스할 수 있다.
이제, 도 43a 및 43b를 참조하면, 일 실시예에 따른, 위치를 변경하는 동안 대화 상황을 유지하기 위해 단기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1052)를 사용하는 일례를 나타내는 스크린 샷들이 도시되어 있다. 이 예에서, 사용자는 지역 날씨를 물었으며, 이어서 단지 "뉴욕에서"라고만 말한다. 스크린(4301)은 지역 날씨를 포함하는 최초 응답을 표시한다. 사용자가 "뉴욕에서"라고 말할 때, 어시스턴트(1002)는 단기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1052)를 사용하여 대화 상황에 액세스하며, 따라서 현재 도메인이 일기 예보인 것으로 결정한다. 이것은 어시스턴트(1002)로 하여금 새로운 발성 "뉴욕에서"가 "이번 주 화요일에 뉴욕의 날씨는 어떻게 예상되나?"를 의미하는 것으로 해석하는 것을 가능하게 한다. 스크린(4302)은 뉴욕의 일기 예보를 포함하는 적절한 응답을 표시한다.
도 43a 및 43b의 예에서, 단기간 메모리 내에 저장된 것은 입력 "모레 비가 올까?"의 단어들만이 아니라, 날씨 도메인 및 모레로 설정된 시간 파라미터와 같은 입력에 대한 시스템의 의미 해석도 저장되어 있다.
장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054)
적어도 하나의 실시예에서, 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054)는 예를 들어 아래 중 하나 이상(또는 이들의 조합들)과 같은 다양한 타입의 기능들, 동작들, 액션들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 동작할 수 있다.
● 예를 들어 사용자의 선호들, 식별자들, 인증서들, 계정들, 주소들 등을 포함하는, 사용자에 대한 개인 정보 및 데이터를 지속적으로 저장하는 것;
● 북마크들, 즐겨찾기들, 클립핑들의 동등물과 같이 사용자가 어시스턴트(1002)의 실시예를 이용하여 수집한 정보를 저장하는 것;
● 식당들, 호텔들, 상점들, 극장들 및 기타 장소들을 포함하는 사업 엔티티들의 세이브된 리스트들을 지속적으로 저장하는 것. 일 실시예에서, 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054)는 이름들 또는 URL들만을 세이브하는 것이 아니라, 전화 번호들, 지도 상의 위치들, 사진들 등을 포함하는 엔티티들에 대한 풀 리스팅을 생성하기에 충분한 정보도 세이브한다;
● 세이브된 영화들, 비디오들, 음악, 쇼들 및 기타 오락 아이템들을 지속적으로 저장하는 것;
● 사용자의 개인 달력(들), 업무 리스트(들)(to do list), 알림(reminder)들 및 경고들, 연락처 데이터베이스들, 소셜 네트워크 리스트들 등을 지속적으로 저장하는 것;
● 제품들 및 서비스들에 대한 쇼핑 리스트들 및 위시 리스트들, 획득된 쿠폰들 및 할인 코드들 등을 지속적으로 저장하는 것;
● 예약들, 구매들, 이벤트 티켓들 등을 포함하는 거래들에 대한 이력 및 영수증들을 영구적으로 저장하는 것.
특정 실시예들에 따르면, 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054)의 다수의 인스턴스 또는 스레드가 하나 이상의 프로세서들(63) 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합들의 사용을 통해 동시에 구현 및/또는 개시될 수 있다. 예를 들어, 적어도 일부 실시예들에서, 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054)의 다양한 양태들, 특징들 및/또는 기능들은 클라이언트들(1304) 및/또는 서버들(1340) 상의(또는 이들과 관련된) 그리고/또는 저장 장치들 상에 상주하는 하나 이상의 데이터베이스들 및/또는 파일들을 이용하여 수행, 구현 및/또는 개시될 수 있다.
다른 실시예들에 따르면, 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054)의 하나 이상의 상이한 스레드들 또는 인스턴스들은 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054)의 적어도 하나의 인스턴스의 개시를 트리거링하기 위한 하나 이상의 상이한 타입의 최소 임계 기준들을 충족시키는 하나 이상의 조건들 또는 이벤트들의 검출에 응답하여 개시될 수 있다. 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054)의 하나 이상의 상이한 스레드들 또는 인스턴스들의 개시 및/또는 구현을 트리거링할 수 있는 조건들 또는 이벤트들의 다양한 예들은 아래 중 하나 이상(또는 이들의 조합들)을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
● 장기간 개인 메모리 엔트리들은 사용자와 어시스턴트(1002)의 실시예의 상호작용의 부산물로서 획득될 수 있다. 어시스턴트와의 임의 유형의 상호작용은 브라우징, 검색, 발견, 쇼핑, 스케줄링, 구매, 예약, 어시스턴트를 통한 타인들과의 통신을 포함하는, 장기간 개인 메모리에 대한 부가물들을 생성할 수 있다.
● 장기간 개인 메모리는 사용자들이 계정 또는 서비스에 가입하고, 다른 서비스들 상의 계정들에 대한 어시스턴트(1002) 액세스를 가능하게 하고, 달력들, 업무 리스트들, 연락처 리스트들 등과 같은 다른 개인 정보 데이터베이스들에 대한 액세스와 더불어 클라이언트 장치 상에서 어시스턴트(1002) 서비스를 이용하는 결과로서도 축적될 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054)의 주어진 인스턴스는 하나 이상의 관련 데이터베이스들로부터의 정보에 액세스하고 그리고/또는 이를 이용할 수 있다. 적어도 하나의 실시예에서, 데이터베이스 정보의 적어도 일부는 예를 들어 클라이언트(들)(1304) 및/또는 서버(들)(1340)에 위치할 수 있는 하나 이상의 국지적 및/또는 원격 메모리 장치들과의 통신을 통해 액세스될 수 있다. 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054)에 의해 액세스될 수 있는 상이한 타입의 데이터의 예들은 연락처 또는 친구 리스트들, 달력들, 업무 리스트들, 다른 리스트 관리자들, 외부 서비스들(1360)에 의해 제공되는 개인 계정 및 지갑 관리자들 등과 같은 다른 개인 정보 데이터베이스들로부터의 데이터를 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다.
이제, 도 44a 내지 44c를 참조하면, 일 실시예에 따른, 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054)의 사용의 일례를 나타내는 스크린 샷들이 도시되어 있다. 이 예에서는, 어시스턴트(1002)의 실시예와의 상호작용 세션들을 통해 발견되는 식당들, 영화들 및 사업들과 같은 세이브된 엔티티들에 대한 액세스를 포함하는 ("나의 자료"라고 하는) 특징이 제공된다. 도 44a의 스크린(4401)에서, 사용자는 식당을 발견하였다. 사용자는 나의 자료에 세이브(4402) 상에 탭핑하여, 장기간 개인 메모리 컴포넌트(들)(1054)에 식당에 대한 정보를 세이브한다.
도 44b의 스크린(4403)은 나의 자료에 대한 사용자 액세스를 도시한다. 일 실시예에서, 사용자는 원하는 아이템으로 내비게이션하기 위해 카테고리들 중에서 선택할 수 있다.
도 44c의 스크린(4404)은 나의 자료에 이전에 저장된 아이템들을 포함하는 나의 식당 카테고리를 도시한다.
자동화 호출 및 응답 절차
이제, 도 33을 참고하면, 일 실시예에 따른, 자동 호출 및 응답 절차를 나타내는 흐름도가 도시되어 있다. 도 33의 절차는 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 하나 이상의 실시예들과 관련하여 구현될 수 있다. 도 1에 도시된 지능형 자동화 어시스턴트(1002)는 구현될 수 있는 광범위한 지능형 자동화 어시스턴트 시스템 실시예들로부터의 일례일 뿐이라는 것을 알 수 있다. 지능형 자동화 어시스턴트 시스템들의 다른 실시예들(도시되지 않음)은 예를 들어 도 1에 도시된 예시적인 지능형 자동화 어시스턴트(1002) 내에 도시된 것들보다 많은, 적은 그리고/또는 상이한 컴포넌트들/특징들을 포함할 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 도 33의 자동화 호출 및 응답 절차는 예를 들어 아래 중 하나 이상(또는 이들의 조합들)과 같은 다양한 타입의 기능들, 동작들, 액션들 및/또는 다른 특징들을 수행 및/또는 구현하도록 동작할 수 있다.
● 도 33의 자동화 호출 및 응답 절차는 사용자와 지능형 자동화 어시스턴트(1002) 사이의 대화 인터페이스의 인터페이스 제어 플로우 루프를 제공할 수 있다. 자동화 호출 및 응답 절차의 적어도 한 번의 반복은 대화에서의 경향(ply)으로서 이용될 수 있다. 대화 인터페이스는 사용자와 어시스턴트(1002)가 대화 방식으로 교대로 발성함으로써 통신하는 인터페이스이다.
● 도 33의 자동화 호출 및 응답 절차는 지능형 자동화 어시스턴트(1002)에 대한 실행 제어 플로우를 제공할 수 있다. 즉, 이 절차는 입력의 수집, 입력의 처리, 출력의 생성 및 사용자에 대한 출력의 제시를 제어한다.
● 도 33의 자동화 호출 및 응답 절차는 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 컴포넌트들 간의 통신을 조정할 수 있다. 즉, 이 절차는 하나의 컴포넌트의 출력이 다른 컴포넌트 내로 공급되는 장소, 및 환경으로부터의 전체 입력 및 환경 상의 액션이 발생할 수 있는 장소를 지시할 수 있다.
적어도 일부 실시예들에서, 자동화 호출 및 응답 절차의 부분들은 컴퓨터 네트워크의 다른 장치들 및/또는 시스템들에서도 구현될 수 있다.
특정 실시예들에 따르면, 자동화 호출 및 응답 절차의 다수의 인스턴스 또는 스레드는 하나 이상의 프로세서들(63) 및/또는 하드웨어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 다른 조합들의 사용을 통해 동시에 구현 및/또는 개시될 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 자동화 호출 및 응답 절차의 하나 이상의 선택된 부분들은 하나 이상의 클라이언트(들)(1304)에서, 하나 이상의 서버(들)(1340)에서 그리고/또는 이들의 조합들에서 구현될 수 있다.
예를 들어, 적어도 일부 실시예들에서, 자동화 호출 및 응답 절차의 다양한 양태들, 특징들 및/또는 기능들은 소프트웨어 컴포넌트들, 네트워크 서비스들, 데이터베이스들 등 또는 이들의 임의 조합에 의해 수행, 구현 및/또는 개시될 수 있다.
다른 실시예들에 따르면, 자동화 호출 및 응답 절차의 하나 이상의 상이한 스레드들 또는 인스턴스들은 자동화 호출 및 응답 절차의 적어도 하나의 인스턴스의 개시를 트리거링하기 위한 (예를 들어, 최소 임계 기준들과 같은) 하나 이상의 상이한 타입의 기준들을 충족시키는 하나 이상의 조건들 또는 이벤트들의 검출에 응답하여 개시될 수 있다. 자동화 호출 및 응답 절차의 하나 이상의 상이한 스레드들 또는 인스턴스들의 개시 및/또는 구현을 트리거링할 수 있는 다양한 타입의 조건들 또는 이벤트들의 예들은 아래 중 하나 이상(또는 이들의 조합들)을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
● 예를 들어 아래 중 하나 이상과 같은, 그러나 이에 한정되지 않는 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 인스턴스와의 사용자 세션:
○ 예를 들어 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 일 실시예를 구현하는 이동 장치 애플리케이션을 시동하는 이동 장치 애플리케이션;
○ 예를 들어 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 일 실시예를 구현하는 애플리케이션을 시동하는 컴퓨터 애플리케이션;
○ "음성 입력 버튼"과 같은, 눌러지는 이동 장치 상의 전용 버튼;
○ 헤드셋, 전화 핸드셋 또는 기지국, GPS 내비게이션 시스템, 가전 제품, 원격 제어, 또는 지원 호출과 관련될 수 있는 버튼을 갖는 임의의 다른 장치와 같은 컴퓨터 또는 이동 장치에 부착된 주변 장치 상의 버튼;
○ 웹 브라우저로부터 지능형 자동화 어시스턴트(1002)를 구현하는 웹사이트에 대해 개시되는 웹 세션;
○ 기존의 웹 브라우저 세션 내로부터 지능형 자동화 어시스턴트(1002)를 구현하는, 예를 들어 지능형 자동화 어시스턴트(1002) 서비스가 요청되는 웹사이트에 대해 개시되는 상호작용;
○ 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 일 실시예와의 통신을 조정하는 형식 서버(1426)로 전송되는 이메일 메시지;
○ 텍스트 메시지가 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 일 실시예와의 통신을 조정하는 형식 서버(1426)로 전송됨;
○ 전화 호출이 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 일 실시예와의 통신을 조정하는 형식 서버(1434)에 대해 행해짐;
○ 경고 또는 통지와 같은 이벤트가 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 일 실시예를 제공하는 애플리케이션으로 전송된다.
● 지능형 자동화 어시스턴트(1002)를 제공하는 장치가 턴온 및/또는 시동될 때.
상이한 실시예들에 따르면, 자동화 호출 및 응답 절차의 하나 이상의 상이한 스레드들 또는 인스턴스들은 수동으로, 자동으로, 정적으로, 동적으로, 동시에 그리고/또는 이들의 조합들로 개시 및/또는 구현될 수 있다. 게다가, 자동화 호출 및 응답 절차의 상이한 인스턴스들 및/또는 실시예들은 하나 이상의 상이한 시간 간격으로(예로서, 특정 시간 간격 동안, 규칙적인 주기적 간격으로, 불규칙한 주기적 간격으로, 요청시에 등) 개시될 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 자동화 호출 및 응답 절차의 주어진 인스턴스는 특정 태스크들 및/또는 동작들을 수행할 때 다양한 상이한 타입의 데이터 및/또는 다른 타입의 정보를 이용 및/또는 생성할 수 있다. 이것은 예를 들어 입력 데이터/정보 및/또는 출력 데이터/정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 적어도 일 실시예에서, 자동화 호출 및 응답 절차의 적어도 하나의 인스턴스는 예를 들어 하나 이상의 데이터베이스들과 같은 하나 이상의 상이한 타입의 소스들로부터의 정보에 액세스하고, 이를 처리하고 그리고/또는 이용할 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 데이터베이스 정보의 적어도 일부는 하나 이상의 국지적 및/또는 원격 메모리 장치들과의 통신을 통해 액세스될 수 있다. 게다가, 자동화 호출 및 응답 절차의 적어도 하나의 인스턴스는 예를 들어 국지적 메모리 및/또는 원격 메모리 장치들에 저장될 수 있는 하나 이상의 상이한 타입의 출력 데이터/정보를 생성할 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 자동화 호출 및 응답 절차의 주어진 인스턴스의 초기 구성은 하나 이상의 상이한 타입의 초기화 파라미터들을 이용하여 수행될 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 초기화 파라미터들의 적어도 일부는 하나 이상의 국지적 및/또는 원격 메모리 장치들과의 통신을 통해 액세스될 수 있다. 적어도 일 실시예에서, 자동화 호출 및 응답 절차의 인스턴스에 제공되는 초기화 파라미터들의 적어도 일부는 입력 데이터/정보에 대응할 수 있고 그리고/또는 그로부터 얻어질 수 있다.
도 33의 특정 예에서는, 단일 사용자가 음성 입력 능력을 갖는 클라이언트 애플리케이션으로부터 네트워크를 통해 지능형 자동화 어시스턴트(1002)의 인스턴스에 액세스하는 것으로 가정한다. 사용자는 식당에서 식사하기에 좋은 장소를 찾는 데 관심이 있으며, 이러한 서비스의 제공을 돕기 위해 대화시에 지능형 자동화 어시스턴트(1002)를 사용한다.
단계 100에서, 사용자는 요청을 입력하도록 프롬프트된다. 클라이언트의 사용자 인터페이스는 도 26과 관련하여 설명된 바와 같이 여러 개의 입력 모드를 제공한다. 이들은 예를 들어 다음을 포함할 수 있다.
● 도 11에 도시된 바와 같은 능동적 타이핑 입력 유도 절차를 호출할 수 있는, 타이핑 입력을 위한 인터페이스;
● 도 22에 도시된 바와 같은 능동적 음성 입력 유도 절차를 호출할 수 있는, 음성 입력을 위한 인터페이스;
● 도 23에 도시된 바와 같은 능동적 GUI 기반 입력 유도를 자극할 수 있는, 메뉴로부터 입력들을 선택하기 위한 인터페이스.
이 분야의 기술자는 다른 입력 모드들이 제공될 수 있다는 것을 인식할 것이다.
일 실시예에서, 단계 100은 예를 들어 도 24와 관련하여 설명된 능동적 다이얼로그 제안 입력 유도 절차에서 설명된 기술들을 이용하여 어시스턴트(1002)와의 이전 대화로부터 남은 옵션들을 제시하는 단계를 포함할 수 있다.
예를 들어, 단계 100에서의 능동적 입력 유도의 방법들 중 하나에 의해, 사용자는 어시스턴트(1002)에게 "이곳 주위의 어디에서 소정의 양호한 이태리식을 얻을 수 있나?"라고 말할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 이것을 음성 입력 컴포넌트 내로 말할 수 있다. 능동적 입력 유도 컴포넌트(1094)의 일 실시예는 음성 대 텍스트 서비스를 호출하고, 사용자에게 확인을 요청하고, 이어서 확인된 사용자 입력을 균일한 주석화된 입력 포맷(2690)으로서 나타낸다.
이어서, 도 29와 관련하여 설명된 바와 같이, 언어 해석기 컴포넌트(1070)의 일 실시예가 단계 200에서 호출된다. 언어 해석기 컴포넌트(1070)는 텍스트 입력을 구문분석하고, 사용자의 의도(290)의 가능한 해석들의 리스트를 생성한다. 하나의 구문분석에서, 단어 "이태리식"은 이태리 스타일의 식당들과 관련되고, "양호한"은 식당들의 추천 특성과 관련되고, "이곳 주위"은 글로벌 센서 판독으로부터의 거리(예를 들어, 이동 장치 상의 GPS에 의해 주어지는 바와 같은 사용자의 위치)를 설명하는 위치 파라미터와 관련된다.
단계 300에서, 사용자 의도 표현(290)은 도 32와 관련하여 전술한 바와 같은 다이얼로그 및 플로우 분석 절차의 일 실시예를 구현하는 다이얼로그 플로우 프로세서(1080)로 전달된다. 다이얼로그 플로우 프로세서(1080)는 어떤 의도 해석이 가장 유망한지를 결정하고, 이 해석을 도메인 모델들의 인스턴스들 및 태스크 모델의 파라미터들에 맵핑하고, 다이얼로그 플로우에서 다음 플로우 단계를 결정한다. 본 예에서는, 제약사항들(요리 스타일, 추천 레벨 및 근접 제약사항들)에 의해 식당을 찾기 위한 억제된 선택 태스크를 이용하여 식당 도메인 모델이 인스턴스화된다. 다이얼로그 플로우 모델은 다음 단계가 이러한 제약사항들을 충족시키는 식당들의 일부 예들을 얻고 이들을 사용자에게 제시하는 것임을 지시한다.
단계 400에서, 플로우 및 서비스 오케스트레이션 절차(400)의 일 실시예가 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(1082)를 통해 호출된다. 이것은 식당을 찾기 위한 사용자의 요청을 위해 한 세트의 서비스들(1084)을 호출한다. 일 실시예에서, 이들 서비스(1084)는 공통 결과에 대한 소정 데이터를 제공한다. 이들 데이터는 병합되고, 식당들의 결과적인 리스트는 균일한 서비스 독립 형태로 표현된다.
단계 500에서, 출력 프로세서(1092)는 "이곳 근처에서 소정의 추천받은 이태리식 식당들을 발견하였다"와 같은 결과들의 다이얼로그 요약을 생성한다. 출력 프로세서(1092)는 이 요약과 출력 결과 데이터를 결합하고, 이어서 이 결합물을 단계 600에서 사용자의 특정 이동 장치를 위해 출력을 포맷팅하는 모듈로 전송한다.
단계 700에서, 이러한 장치 고유 출력 패키지는 이동 장치로 전송되며, 장치 상의 클라이언트 소프트웨어는 이를 이동 장치의 스크린(또는 다른 출력 장치) 상에 렌더링한다.
사용자는 이러한 제시를 브라우징하고, 상이한 옵션들을 조사하기로 결정한다. 사용자가 완료한 경우(790), 방법은 종료된다. 사용자가 완료하지 않은 경우(490), 단계 100으로 복귀함으로써 루프의 다른 반복이 개시된다.
자동 호출 및 응답 절차는 예를 들어 사용자의 질문 "멕시코 음식은 어떤가?"에 적용될 수 있다. 그러한 입력은 단계 100에서 유도될 수 있다. 단계 200에서, 이 입력은 멕시코 스타일 식당으로 해석되고, 식당 스타일 파라미터의 하나의 변경과 더불어 지난번과 동일한 의도의 해석을 지원하기 위해 (단기간 개인 메모리(1052)에 유지되는) 다른 상태와 결합된다. 단계 300에서, 이러한 갱신된 의도는 구체적인 요청을 생성하며, 이는 단계 400에서 서비스 오케스트레이션 컴포넌트(들)(1082)에 제공된다.
단계 400에서, 갱신된 요청은 다수의 서비스(1084)로 디스패칭되며, 이는 새로운 세트의 식당들이 단계 500에서 다이얼로그 내에 요약되고, 단계 600에서 장치를 위해 포맷팅되고, 단계 700에서 사용자의 이동 장치 상에 새로운 정보를 표시하기 위해 네트워크를 통해 전송되게 한다.
이 예에서, 사용자는 그가 좋아하는 식당을 발견하고, 이를 지도 상에 표시하며, 설명서(directions)를 친구에게 발송한다.
이 분야의 기술자는 자동화 호출 및 응답 절차의 상이한 실시예들(도시되지 않음)이 도 33의 특정 실시예에 도시된 것들 외에 추가적인 특징들 및/또는 동작들을 포함할 수 있으며 그리고/또는 도 33의 특정 실시예에 도시된 자동화 호출 및 응답 절차의 특징들 및/또는 동작들의 적어도 일부를 생략할 수 있다는 것을 인식할 것이다.
억제된 선택
일 실시예에서, 지능형 자동화 어시스턴트(1002)는 사용자와의 그의 상호작용에 있어서 억제된 선택을 이용하며, 따라서 사용자가 관심을 가질 가능성이 있는 아이템들을 더 효과적으로 식별하고 제시한다.
억제된 선택은 일종의 범용 태스크이다. 범용 태스크들은 한 클래스의 태스크들 사이에 공통인 도메인 객체들, 입력들, 출력들 및 제어 플로우의 종류들을 특성화하는 추상 개념들이다. 억제된 선택 태스크는 (원하는 요리 또는 장소와 같은) 선택 제약사항들에 기초하여 (식당들과 같은) 도메인 객체들의 선택 세트로부터 아이템들을 선택함으로써 수행된다. 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 사용자가 가능한 선택들의 공간을 조사하는 것을 도와서, 사용자의 제약사항들 및 선호들을 유도하고, 선택들을 제시하고, 이러한 선택들을 예약, 구매, 기억 또는 공유하는 것 등을 위해 이들에 대해 수행할 액션들을 제공한다. 사용자가 액션을 수행할 하나 이상의 아이템들을 선택할 때 태스크가 완료된다.
억제된 선택은 많은 상황, 예를 들어 관람할 영화, 식사할 식당, 잠잘 호텔, 책을 구매할 장소 등을 선택하는 데에 유용하다. 일반적으로, 억제된 선택은 카테고리를 알고 소정의 원하는 특성들을 갖는 카테고리의 인스턴스를 선택하는 것이 필요할 때 유용하다.
억제된 선택의 하나의 전통적인 접근법은 디렉토리 서비스이다. 사용자는 카테고리를 선택하고, 시스템은 선택들의 리스트를 제공한다. 지역 디렉토리에서는, 디렉토리를 도시와 같은 장소로 제한할 수 있다. 예를 들어, "옐로 페이지" 서비스에서, 사용자들은 도시에 대한 책을 선택한 후에 카테고리를 탐색하며, 책은 해당 카테고리에 대한 하나 이상의 아이템들을 보여준다. 디렉토리 서비스의 중요한 문제는 관련 가능성이 큰 선택들의 수가 많다는 것이다(예를 들어, 주어진 도시 내의 식당들).
또 하나의 전통적인 접근법은 사용자로부터의 질문을 유도하고, 매칭되는 아이템들을 검색하고, 현저한 특징들을 하이라이팅하는 소정 방식으로 아이템들을 제시함으로써 선택 세트를 생성하는 방법을 제공하는 데이터베이스 애플리케이션이다. 사용자는 결과 세트의 행들 및 열들을 브라우징하여, 아마도 그가 몇몇 적절한 후보를 발견할 때까지 결과들을 분류하거나 질문을 변경한다. 데이터베이스 서비스의 문제점은 사용자가 그의 인간적인 필요를 형식적인 질문으로서 조작할 수 있게 하고, 분류, 필터 및 브라우즈의 추상 머시너리(abstract machinery)를 사용하여 결과 데이터를 조사하도록 요구할 수 있다는 것이다. 이들은 대부분의 사람들이 그래픽 사용자 인터페이스를 이용하는 경우에도 수행하기 어렵다.
세 번째 전통적인 접근법은 "국지적 검색"과 같은 오픈-엔드(open-ended) 검색이다. 검색은 수행하기 쉽지만, 검색 서비스들은 사람들이 억제된 선택의 태스크를 완수하기 어렵게 하는 여러 가지 문제를 갖는다. 구체적으로:
● 디렉토리 검색에서와 같이, 사용자는 카테고리를 입력하고 하나 이상의 가능한 선택을 볼 수 있을 뿐만 아니라, 리스트를 한정해야 한다.
● 사용자가 제약사항들에 의해 선택을 한정할 수 있는 경우, 어떤 제약사항들이 사용될 수 있는지가 분명하지 않다(예를 들어, 도보 거리 내에 있거나 늦은 시간까지 여는 장소들을 찾을 수 있나?).
● 제약사항들을 진술할 수 있는 방법이 분명하지 않다(예를 들어, 요리 또는 식당 타입으로 지칭되고, 가능한 가격은 얼마인가?).
● 다수의 선호가 충돌하며, 일반적으로 주어진 상황에 대한 객관적으로 "최상인" 해답이 존재하지 않는다(예를 들어, 가깝고, 우수한 서비스와 더불어, 미식가를 위한 음식을 싸게 제공하고, 한밤중까지 여는 장소를 원한다).
● 선호들은 상대적이며, 이들은 무엇이 이용 가능한지에 의존한다. 예를 들어, 사용자가 고급 식당에서 자리를 구할 수 있는 경우에, 사용자는 비싸더라도 이를 선택할 수 있다. 그러나, 일반적으로 사용자는 덜 비싼 옵션들을 선호할 것이다.
다양한 실시예들에서, 본 발명의 어시스턴트(1002)는 억제된 선택의 태스크의 간소화를 돕는다. 다양한 실시예들에서, 어시스턴트(1002)는 데이터베이스 및 검색 서비스들은 물론, 다른 기능도 이용함으로써, 사용자가 무엇을 찾고 있는지를 진술하고, 무엇이 이용 가능한지를 고려하고, 만족스런 해법을 결정하는 사용자 측의 노력을 줄인다.
다양한 실시예들에서, 어시스턴트(1002)는 억제된 선택이 임의의 다양한 상이한 방식으로 사람들에게 더 간단해지는 것을 돕는다.
예를 들어, 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 특성들을 제약사항들로 조작하게 할 수 있다. 사용자는 그가 무엇을 원하는지를 원하는 결과의 특성들과 관련하여 진술한다. 어시스턴트(1002)는 이러한 입력을 형식적인 제약사항들로 조작할 수 있게 한다. 예를 들어, 사용자는 "요리로서 이태리식 음식을 포함하는, 팔로 알토의 중심으로부터 2 마일 이내의 하나 이상의 식당을 찾아라"라고 말하는 대신에 "팔로 알토 내의 이태리식 식당들"이라고만 말할 수 있다. 어시스턴트(1002)는 또한 데이터베이스에 대한 파라미터들이 아닌, 사용자에 의해 요청된 양들을 조작 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 로맨틱한 식당을 요청하는 경우, 시스템은 이를 텍스트 검색 또는 태그 매칭 제약사항으로서 조작 가능하게 할 수 있다. 이러한 방식으로, 어시스턴트(1002)는 사용자들이 억제된 선택에서 가질 수 있는 문제들 중 일부를 극복하는 것을 돕는다. 사용자는 적절한 해법과 부적절한 해법을 구별하는 조건들을 설명하는 것보다 만족스런 해법을 상상하고 설명하는 것이 더 쉽다.
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 유용한 선택 기준들을 제안할 수 있으며, 사용자는 현재 어떤 기준들이 중요한지를 말하면 된다. 예를 들어, 어시스턴트(1002)는 "이들 문제 중 어느 것: 가격(더 싼 것이 더 좋은가?), 위치(더 가까운 것이 더 좋은가?), 등급(더 높은 등급이 더 좋은가?)"을 물을 수 있다. 어시스턴트(1002)는 또한 특정 값들을 요구할 수 있는 기준들; 예를 들어 "어떤 종류의 요리를 먹고 싶은지 또는 먹고 싶은 음식 아이템을 말할 수 있나?"를 제안할 수 있다.
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 사용자가 다수의 경쟁 조건들(예로서, 가격, 품질, 가용성 및 편리성)에 따라 달라지는 선택들 중에서 결정을 행하는 것을 도울 수 있다.
그러한 지침을 제공함으로써, 어시스턴트(1002)는 사용자들이 임의의 다양한 방식으로 다중 파라미터 결정을 행하는 것을 도울 수 있다.
● 그 중 하나는 공간의 차원을 줄여서, 다수의 소스로부터의 등급들과 같은 원시 데이터를 합성 "추천" 스코어로 결합하는 것이다. 합성 스코어는 데이터의 소스들에 대한 도메인 지식을 고려할 수 있다(예컨대, Zagat 등급은 Yelp보다 더 품질이 예측될 수 있다).
● 또 하나의 접근법은 기준들의 서브세트에 초점을 맞추어, "고려할 모든 가능한 기준들이 무엇이고, 이들을 어떻게 결합할 것인가?"의 문제를 주어진 상황에서 가장 중요한 기준들의 선택(예를 들어, "어느 것이 더 중요한가, 가격 또는 근접성?")으로 전환하는 것이다.
● 결정을 간소화하는 또 하나의 방법은 디폴트 값들 및 선호 순서들을 가정하는 것이다(예를 들어, 모든 것들이 같다면, 더 고급이고, 더 가깝고, 더 싼 것이 더 좋다). 시스템은 또한 사용자들의 디폴트 값들 및 선호들을 지시하는 사용자들의 이전 응답들을 기억할 수 있다.
● 넷째로, 시스템은 최초 요청에서 언급되지 않은 선택 세트 내의 아이템들의 현저한 특성들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 지역의 이태리식 음식을 요청했을 수 있다. 시스템은 식당들의 선택 세트, 및 이들과 더불어 검토자들에 의해 사용된 인기 있는 태그들의 리스트 또는 안내 책자로부터의 태그 라인(예를 들어, "데이트를 위한 훌륭한 장소" "훌륭한 파스타")을 제공할 수 있다. 이것은 사람들이 특정 아이템을 선택하고 태스크를 완료하게 할 수 있다. 연구에 의하면, 대부분의 사람들은 기준들을 결정하고 최상위로 오르는 것을 합리적으로 수용하는 것이 아니라 특정 사례들을 평가함으로써 결정을 행한다. 또한, 연구에 의하면, 사람들은 구체적인 사례들로부터 특징들에 대해 배운다. 예를 들어, 자동차를 선택할 때, 구매자들은 자동차들 중 일부가 내비게이션 시스템들을 갖는다는 것을 (이어서, 내비게이션 시스템이 중요한 기준이 될 수 있다는 것을) 알 때까지 내비게이션 시스템들에 대해 관심을 갖지 않을 수 있다. 어시스턴트(1002)는 사람들이 승자를 선택하는 것을 돕거나 최적화할 차원을 제안하는 리스트화된 아이템들의 현저한 특성들을 제시할 수 있다.
개념적 데이터 모델
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 개념적 데이터 모델을 간소화함으로써 억제된 선택 태스크에 대한 지원을 제공한다. 개념적 데이터 모델은 어시스턴트(1002)의 인터페이스에서 사용자들에게 제시되는 추상 개념이다. 전술한 심리적 문제들을 극복하기 위하여, 일 실시예에서 어시스턴트(1002)는 사용자들이 제약사항 표현들이 아니라 적절한 선택들의 몇몇의 쉽게 인식되고 상기되는 특성들과 관련하여 그들이 원하는 것을 기술할 수 있게 하는 모델을 제공한다. 이러한 방식으로, 특성들은 쉽게 자연어 요청들 내에 구성되고(예를 들어, 키워드 마커들을 수정하는 형용사들), 프롬프트들 내에서 인식될 수 있다("당신은 추천된 식당들을 좋아할 수도 있다..."). 일 실시예에서는, 어시스턴트(1002)가 관심 있는 도메인(예를 들어, 식당 대 호텔) 및 도메인 고유 특성들을 이용하여 인스턴스화될 수 있는 지침에 대한 일반 접근법을 결정할 수 있게 하는 데이터 모델이 사용된다.
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)에 의해 사용되는 개념적 데이터 모델은 선택 클래스를 포함한다. 이것은 선택할 것들의 공간의 표현이다. 예를 들어, 식당 찾기 애플리케이션에서, 선택 클래스는 식당들의 클래스이다. 선택 클래스는 추상적일 수 있으며, "목적지에 있는 동안 할 것들"과 같은 서브클래스들을 가질 수 있다. 일 실시예에서, 개념적 데이터 모델은 주어진 문제 해결 상황에서 사용자가 단일 선택 클래스로부터 선택하는 것에 관심을 갖는 것으로 가정한다. 이러한 가정은 상호작용을 간소화하며, 또한 어시스턴트(1002)가 그의 능력의 범위를 선언할 수 있게 한다("나는 도시에서의 삶에 대해 안다"와 달리 "나는 식당들, 호텔들 및 영화들에 대해 안다").
선택 클래스가 주어지면, 일 실시예에서 억제된 선택 태스크를 위해 사용자에게 제시되는 데이터 모델은 예를 들어 아이템들, 아이템 특징들, 선택 기준들 및 제약사항들을 포함한다.
아이템들은 선택 클래스의 인스턴스들이다.
아이템 특징들은 적어도 하나의 아이템과 함께 제시되고 그리고/또는 그와 관련될 수 있는 특성들, 속성들 또는 계산된 값들이다. 예를 들어, 식당의 이름 및 전화 번호는 아이템 특징들이다. 특징들은 본질적이거나(식당의 이름 또는 요리) 상관적일 수 있다(예를 들어, 관련된 현재 위치로부터의 거리). 특징들은 정적이거나(예를 들어, 식당 이름) 동적일 수 있다(등급). 특징들은 다른 데이터(예를 들어, "돈 값어치" 스코어)로부터 계산된 합성 값들일 수 있다. 아이템 특징들은 도메인 모델러에 의해 만들어진 사용자에 대한 추상 개념들이며, 이들은 백엔드 서비스들로부터의 기초 데이터에 대응할 필요는 없다.
선택 기준들은 아이템들의 값 또는 관련성을 비교하는 데 사용될 수 있는 아이템 특징들이다. 즉, 이들은 어느 아이템들이 선호되는지를 표현하는 방법들이다. 선택 기준들은 이들이 본질적인 특성들인지 또는 계산된 것들인지에 관계없이 아이템들 자체의 특징들로서 모델링된다. 예를 들어, (관심 있는 위치로부터의 거리로서 정의되는) 근접성은 선택 기준이다. 공간-시간 내의 위치는 선택 기준이 아니라 특성이며, 이는 관심 있는 위치로부터의 거리를 계산하기 위해 관심 있는 위치와 함께 사용된다.
선택 기준들은 고유한 선호 순서를 가질 수 있다. 즉, 임의의 특정 기준의 값들은 아이템들을 최상의 제1 순서로 정렬하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 근접성 기준은 더 가까운 것이 더 좋다는 고유한 선호를 갖는다. 한편, 위치는 고유한 선호 값을 갖지 않는다. 이러한 제한은 시스템이 사용자가 이 기준만을 언급하는 경우에 디폴트 가정들을 행하고 선택을 안내할 수 있게 한다. 예를 들어, 사용자 인터페이스는 "등급에 의해 분류"하려고 시도하고, 더 높은 등급이 더 좋은 것으로 가정할 수 있다.
하나 이상의 선택 기준들은 또한 아이템 특징들이며; 이들은 가능한 아이템들 간의 선택과 관련된 특징들이다. 그러나, 아이템 특징들은 반드시 선호와 관련될 필요는 없다(예를 들어, 식당들의 이름들 및 전화 번호들은 일반적으로 이들 간의 선택과 무관하다).
적어도 일 실시예에서, 제약사항들은 선택된 기준들의 원하는 값들에 대한 제한들이다. 형식적으로, 제약사항들은 세트 멤버쉽(예를 들어, 요리 타입은 이태리식을 포함한다), 패턴 매치들(예를 들어, 식당 검토 텍스트는 "로맨틱"을 포함한다), 퍼지 부등식들(예를 들어, 수 마일 미만의 거리), 정성적(qualitative) 임계치들(예를 들어, 높은 등급) 또는 더 복잡한 함수들(예로서, 양호한 돈의 값어치)로서 표현될 수 있다. 문제를 일반인에 대해 충분히 간단하게 하기 위해, 이 데이터 모델은 적어도 하나 이상의 제약사항들을 단어들로서 매칭될 수 있는 심벌 값들로 축소한다. 시간 및 거리는 이러한 축소로부터 배제될 수 있다. 일 실시예에서, 제약사항들을 구현하는 데 사용되는 연산자들 및 임계치들은 사용자로부터 숨겨진다. 예를 들어, "요리"라고 하는 선택 기준들 상의 제약사항은 "이태리식" 또는 "중국식"과 같은 심벌 값으로 표현될 수 있다. 등급에 대한 제약사항은 "추천"이다(이진 선택). 시간 및 거리에 대해, 일 실시예에서 어시스턴트(1002)는 입력들 및 제약 값들의 범위를 다루는 독점 표현들을 사용한다. 예를 들어, 거리는 "도보 거리"일 수 있고, 시간은 "오늘밤"일 수 있으며; 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 그러한 데이터를 더 정확한 데이터에 매칭시키기 위하여 특수 처리를 이용한다.
적어도 일 실시예에서, 일부 제약사항들은 요구된 제약사항들일 수 있다. 이것은 태스크가 이 데이터 없이는 간단히 완료될 수 없다는 것을 의미한다. 예를 들어, 이름을 알더라도, 원하는 위치에 대한 소정의 개념 없이는 식당을 선택하기 어렵다.
요컨대, 사용자들에게 중요한 아이템 특징들을 갖는 선택 클래스들로서 도메인이 모델링된다. 특징들 중 일부는 사용자에게 제공되는 아이템들을 선택하고 배열하는 데 사용되며, 이러한 특징들은 선택 기준들이라고 한다. 제약사항들은 아이템들의 세트를 매칭되는 것들로 제한하는 선택 기준들에 대한 심벌 제한들이다.
종종, 다수의 기준이 경쟁하며, 제약사항들이 부분적으로 매칭될 수 있다. 데이터 모델은 선택 문제를 최적화(최상의 해법의 발견)로부터 매칭 문제(한 세트의 지정된 기준들에 적합하고 한 세트의 심벌 제약사항들과 매칭되는 아이템들의 발견)로 줄인다. 기준들 및 제약사항들을 선택하고 순서를 결정하기 위한 알고리즘들이 다음 섹션에서 설명된다.
억제된 선택을 위한 방법
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 기준들의 순서화된 리스트를 적어도 하나에 대한 암시적 또는 명시적 제약사항들과 더불어 입력으로서 취하고, 현저한 특징들을 갖는 한 세트의 후보 아이템들을 생성함으로써 억제된 선택을 수행한다. 계산적으로, 선택 태스크는 중첩 검색(nested search)으로서 특성화될 수 있는데, 즉 먼저 선택 클래스를 식별하고, 이어서 중요한 선택 기준들을 식별하고, 이어서 제약사항들(수용 가능한 해법들의 범위)을 지정하고, 최적의 순서로 사례들을 검색하여 수용 가능한 아이템들을 찾을 수 있다.
이제, 도 45를 참조하면, 중첩 검색과 같은 억제된 선택 태스크를 위한 추상 모델(4500)의 일례가 도시되어 있다. 이 예에서, 어시스턴트(1002)는 모든 국지적 검색 타입들(4501) 중에서 선택 호출을 식별한다(4505). 식별된 클래스는 식당이다. 어시스턴트(1002)는 모든 식당들(4502)의 세트 내에서 기준들을 선택한다(4506). 이 예에서, 기준은 거리로서 식별된다. 어시스턴트(1002)는 PA 내의 식당들(4503)의 세트 내에서 검색에 대한 제약사항들을 지정한다(4507). 이 예에서, 식별된 제약사항은 "이태리식 요리"이다. 어시스턴트는 PA 내의 이태리식 식당들(4504)의 세트 내에서 사용자에게 제시할 아이템들을 선택한다(4508).
일 실시예에서, 그러한 중첩 검색은 데이터를 유도하고 결과들을 제시하기 위한 플로우가 아니라 어시스턴트(1002)가 관련 입력 데이터를 갖는 경우에 행하는 검색이다. 일 실시예에서, 그러한 제어 플로우는 다이얼로그 및 태스크 플로우 모델들과 같은 다른 절차들에 의해 이루어지는 어시스턴트(1002)와 사용자 간의 다이얼로그를 통해 관리된다. 억제된 선택은 이러한 추상 레벨에서(즉, 도메인에 관계없이 억제된 선택 태스크들에 적합한 레벨에서) 다이얼로그 및 태스크 플로우 모델들을 구축하기 위한 프레임워크를 제공한다.
이제, 도 46을 참조하면, 관련 입력 데이터가 얻어질 수 있도록 검색 프로세스를 통해 사용자의 안내를 돕기 위한 다이얼로그(4600)의 일례가 도시되어 있다.
예시적인 다이얼로그(4600)에서, 제1 단계는 사용자가 그가 찾고 있는 것의 종류, 즉 선택 클래스를 진술하는 것이다. 예를 들어, 사용자는 "팔로 알토에서의 식사"라고 말함으로써 이를 행할 수 있다. 이것은 어시스턴트(1002)가 태스크 및 도메인을 추론(4601)할 수 있게 한다.
어시스턴트(1002)가 태스크 및 도메인 결합(선택 클래스 = 식당들)을 이해한 경우, 다음 단계는 예를 들어 기준들 및/또는 제약사항들을 간청(4603)함으로써 이 사용자에게 어느 선택 기준들이 중요한지를 이해하는 것이다. 위의 예에서, "팔로 알토에서"는 관심 있는 장소를 지시한다. 식당들과 관련하여, 시스템은 위치를 근접성 제약사항(기술적으로는 근접성 기준에 대한 제약사항)으로서 해석할 수 있다. 어시스턴트(1002)는 무엇이 필요한지를 설명하고 입력을 수신한다. 선택 세트를 타당한 크기로 제한하기에 충분한 정보가 존재하는 경우, 어시스턴트(1002)는 입력을 패러프레이징하고, 소정의 유용한 순서로 분류된, 근접성 제약사항을 충족시키는 하나 이상의 식당들을 제시한다(4605). 이어서, 사용자는 이 리스트로부터 선택하거나(4607), 기준들 및 제약사항들을 구체화할 수 있다(4606). 어시스턴트(1002)는 이미 진술된 제약사항들을 추론하고, 도메인 고유 지식을 이용하여 도움이 될 수 있는 다른 기준들을 제안하여, 이러한 기준들에 대한 제약사항들도 간청한다. 예를 들어, 어시스턴트(1002)는 호텔에서 도보 거리 내에 있는 식당들을 추천할 때 간청할 유용한 기준들이 요리 및 테이블 가용성일 것으로 추론할 수 있다.
억제된 선택 태스크는 사용자가 선택 클래스의 인스턴스를 선택(4607)할 때 완료된다. 일 실시예에서는, 추가적인 후속 태스크들(4602)이 어시스턴트(1002)에 의해 가능해진다. 따라서, 어시스턴트(1002)는 소정의 다른 값을 제공하면서 선택을 지시하는 서비스들을 제공할 수 있다. 그 예들은 식당을 부킹하고, 달력 상에 알림을 설정하고 그리고/또는 초대장을 전송함으로써 다른 사람들과 선택을 공유하는 것이다(4608). 예를 들어, 식당을 부킹하는 것은 그것이 선택되었다는 것을 명확히 지시하며, 다른 옵션들은 달력 상에 식당을 표시하거나 친구들에게 설명을 포함하는 초대장을 발송하는 것일 수 있다.
이제, 도 47을 참조하면, 일 실시예에 따른 억제된 선택의 방법을 나타내는 흐름도가 도시되어 있다. 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 기회 및 혼합 주도 방식으로 동작하여, 사용자가 예를 들어 입력에서 한 번에 하나 이상씩 태스크, 도메인, 기준들 및 제약사항들을 진술함으로써 내부 루프로 점프하는 것을 가능하게 한다.
방법은 4701에서 시작한다. 본 명세서에서 설명되는 임의의 모드에 따라 사용자로부터 입력이 수신된다(4702). 입력에 기초하여 태스크가 알려지지 않은 경우, 어시스턴트(1002)는 사용자로부터의 입력의 명확화를 요청한다(4705).
단계 4717에서, 어시스턴트(1002)는 사용자가 추가 입력을 제공했는지를 결정한다. 그러한 경우, 어시스턴트(1002)는 단계 4702로 복귀한다. 그렇지 않은 경우, 방법은 4799에서 종료된다.
단계 4703에서 태스크가 알려지는 경우, 어시스턴트(1002)는 태스크가 억제된 선택인지를 결정한다(4704). 그렇지 않은 경우, 어시스턴트(1002)는 지정된 태스크 플로우로 진행한다(4706).
단계 4704에서 태스크가 억제된 선택인 경우, 어시스턴트(1002)는 선택 클래스가 결정될 수 있는지를 결정한다(4707). 그렇지 않은 경우, 어시스턴트(1002)는 공지된 선택 클래스들의 선택을 제공하고(4708), 단계 4717로 복귀한다.
단계 4707에서 선택 클래스가 결정될 수 있는 경우, 어시스턴트(1002)는 모든 요구된 제약사항들이 결정될 수 있는지를 결정한다(4709). 그렇지 않은 경우, 어시스턴트(1002)는 요구된 정보를 위해 프롬프트하고(4710), 단계 4717로 복귀한다.
단계 4709에서 모든 요구된 제약사항들이 결정될 수 있는 경우, 어시스턴트(1002)는 제약사항들이 주어질 경우에 임의의 결과 아이템들이 발견될 수 있는지를 결정한다(4711). 제약사항들을 충족시키는 아이템이 존재하지 않는 경우, 어시스턴트(1002)는 제약사항들을 완화할 방법들을 제공한다(4712). 예를 들어, 어시스턴트(1002)는 필터/분류 알고리즘을 이용하여 최저에서 최고 우선 순위로 제약사항들을 완화할 수 있다. 일 실시예에서, 제약사항들 중 일부를 충족시키는 아이템들이 존재하는 경우, 어시스턴트(1002)는 상황을 패러프레이징할 수 있다(예를 들어, "나는 샌 카로스에서 일요일에 배달하는 추천된 그리스식 식당을 발견할 수 없었다. 그러나, 나는 샌 카로스에서 3개의 그리스식 식당 및 7개의 추천 식당을 발견하였다"를 출력할 수 있다). 일 실시예에서, 임의의 제약사항과 매칭되는 어떠한 아이템도 존재하지 않는 경우, 어시스턴트(1002)는 이 상황을 패러프레이징하고, 상이한 제약사항들을 위해 프롬프트할 수 있다(예를 들어, "미안하지만, 나는 텍사스 애니타운에서 어떠한 식당도 발견할 수 없었다. 당신은 다른 위치를 선택할 수 있다"를 출력할 수 있다). 어시스턴트(1002)는 단계 4717로 복귀한다.
단계 4711에서 결과 아이템들이 발견될 수 있는 경우, 어시스턴트(1002)는 아이템들의 리스트를 제공한다(4713). 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 현재 지정된 기준들 및 제약사항들을 패러프레이징한다(예를 들어, "산호세에는 몇몇 추천된 이태리식 식당이 있다"를 출력한다. (추천=예, 요리=이태리식, 근접성=<산호세 내>)). 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 공지된 제약사항들을 충족시키는 아이템들의 분류된, 페이지화된 리스트를 제시한다. 아이템이 제약사항들 중 일부만을 나타내는 경우, 그러한 조건은 아이템 표시의 일부로서 나타날 수 있다. 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 사용자에게 예를 들어 부킹, 기억, 스케줄링 또는 공유와 같은 다른 태스크를 아이템에 대해 개시함으로써 그 아이템을 선택하는 방법들을 제공한다. 일 실시예에서, 임의의 주어진 아이템에 대해, 어시스턴트(1002)는 선택 클래스의 인스턴스들을 선택하기 위해 현저한 아이템 특징들을 제시한다. 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 아이템이 어떻게 제약사항을 충족시키는지를 나타내는데; 예를 들어 5의 Zagat 등급은 추천=예 제약사항을 충족시키고, "1마일 떨어짐"은 "주소에서 도보 거리 내" 제약사항을 충족시킨다. 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 사용자가 아이템에 대한 추가 상세를 위해 드릴 다운할 수 있게 하며, 이는 더 많은 아이템 특징의 표시를 제공한다.
어시스턴트(1002)는 사용자가 아이템을 선택했는지를 결정한다(4714). 사용자가 아이템을 선택한 경우, 태스크가 완료된다. 하나가 존재하는 경우, 임의의 후속 태스크가 수행되고(4715), 방법은 4799에서 종료된다.
단계 4714에서 사용자가 아이템을 선택하지 않은 경우, 어시스턴트(1002)는 사용자에게 다른 기준들 및 제약사항들을 선택하는 방법들을 제공하고(4716), 단계 4717로 복귀한다. 예를 들어, 현재 지정된 기준들 및 제약사항들이 주어진 경우, 어시스턴트(1002)는 선택 세트를 원하는 크기로 제한할 가능성이 가장 큰 기준들을 제공할 수 있다. 사용자가 제약 값을 선택하는 경우, 그 제약 값은 단계 4703 내지 4713이 반복될 때 이전에 결정된 제약사항들에 추가된다.
하나 이상의 기준들이 고유한 선호 값을 가질 수 있으므로, 기준들의 선택은 요청에 정보를 추가할 수 있다. 예컨대, 사용자로 하여금 긍정적인 검토가 가치 있음을 지시할 수 있게 하는 것은 어시스턴트(1002)가 이 기준에 의해 분류할 수 있게 한다. 그러한 정보는 단계 4703 내지 4713이 반복될 때 고려될 수 있다.
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 사용자로 하여금 이미 지정된 기준의 중요성을 우선 순위가 더 높도록 상승시킬 수 있게 한다. 예를 들어, 사용자가 그의 위치에서 한 블록 내의 빠르고, 싸고, 강력하게 추천되는 식당들을 물은 경우, 어시스턴트(1002)는 사용자가 이러한 기준들 중 어느 것을 가장 중요한 것으로 선택하는지를 요청할 수 있다. 그러한 정보는 단계 4703 내지 4713이 반복될 때 고려될 수 있다.
일 실시예에서, 사용자는 도 47의 방법이 수행되고 있는 동안 임의의 시점에 추가 입력을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 그러한 입력을 주기적으로 또는 계속 검사하고, 그에 응답하여 그를 처리하기 위해 단계 4703으로 루프 백한다.
일 실시예에서, 아이템 또는 아이템들의 리스트를 출력할 때, 어시스턴트(1002)는 아이템들의 제시에서 이들을 선택하고 배열하는 데 사용된 특징들을 지시한다. 예를 들어, 사용자가 근처의 이태리식 식당들을 물은 경우, 거리 및 요리에 대한 그러한 아이템 특징들은 아이템의 제시에서 나타날 수 있다. 이것은 매치들을 하이라이팅하는 것은 물론, 아이템의 제시에 포함된 선택 기준들을 리스트화하는 것을 포함할 수 있다.
예시적인 도메인들
표 14은 다양한 실시예들에 따른, 어시스턴트(1002)에 의해 처리될 수 있는 억제된 선택 도메인들의 일례를 제공한다.
선택a 이러한 기준들에 기초
위치 가격 가용성 타입 품질 이름 서비스 특수 검색 일반 검색
식당 근접성 적정성 빈 테이블 요리 안내, 검토에 의한 등급 식당 이름 배달 메뉴 아이템 키워드
호텔 근접성 가격 범위 이용 가능한 방 모텔, 호텔, B&B 안내, 검토에 의한 등급 호텔 이름 편의시설 키워드
영화 극장 근접성 상영 시간 장르 검토에 의한 등급 영화 제목 배우 등
지역 사업 근접성 사업 카테고리 검토에 의한 등급 사업명 키워드
지역 이벤트 현장 근접성 날짜에 의함 이벤트 제목 키워드
콘서트 현장 근접성 투어 스케줄에 의함 음악 장르 밴드 이름 밴드 멤버 키워드
구매할 CD, 책, DVD 가격 범위 온라인, 서점내 등 다운로드, 물리적 인기도 앨범 또는 노래 제목 아티스트, 타이틀 등 키워드
필터링 및 분류 결과들
일 실시예에서, 현재 지정된 기준들 및 제약사항들을 충족시키는 아이템들을 제시할 때, 필터/분류 방법이 이용될 수 있다. 일 실시예에서, 선택 제약사항들은 기본 서비스들에 대한 필터 및 분류 파라미터들로서 사용될 수 있다. 따라서, 임의의 선택 기준을 이용하여, 어느 아이템들이 리스트 내에 있는지를 결정하고, 이들을 페이지화하고 표시할 순서를 계산할 수 있다. 이 태스크를 위한 분류 순서는 검색에서의 관련성 순위와 유사하다. 예를 들어, 근접성은 "운전 거리 내" 및 거리에 의한 분류의 일반 개념과 같은 심벌 제약사항 값들을 갖는 기준이다. "운전 거리" 제약사항은 후보 아이템들의 그룹을 선택하는 데 사용될 수 있다. 그 그룹 내에서, 더 가까운 아이템들은 리스트 내에서 더 높게 분류될 수 있다.
일 실시예에서, 선택 제약사항들 및 관련 필터링 및 분류는 기초 데이터 및 사용자로부터의 입력 둘 다의 함수들인 이산 "레벨들"에 있다. 예를 들어, 근접성은 "도보 거리", "택시 거리", "운전 거리"와 같은 레벨들로 그룹화된다. 분류시에, 도보 거리 내의 하나 이상의 아이템들은 이들이 동일 거리인 것처럼 취급된다. 사용자로부터의 입력은 사용자가 제약사항을 지정하는 방식으로 작용할 수 있다. 사용자가 예를 들어 "팔로 알토에서"를 입력하는 경우, 팔로 알토 시 내의 하나 이상의 아이템들 제한들은 완전한 매치들이고 등가이다. 사용자가 "유니버시티 애비뉴 기차역 근처"를 입력하는 경우, 매치는 그 주소로부터의 거리에 의존하며, 매치의 정도는 선택 클래스에 의존한다(예를 들어, 식당들에 대한 근처는 호텔들에 대한 근처와 다르다). 연속 값으로 지정될 수 있는 제약사항 내에서도 불연속화가 적용될 수 있다. 이것은 분류 작업에 중요하며, 따라서 다수의 기준이 최상 우선 배열의 결정에 관련될 수 있다.
일 실시예에서, 아이템 리스트--"매칭" 또는 "충분히 양호"로서 간주되는 아이템들--는 출력의 한 "페이지" 상에 표시되는 아이템들의 수보다 짧거나 길 수 있다. 일반적으로, 제1 페이지 내의 아이템들이 가장 주목받지만, 개념적으로는 더 긴 리스트가 존재하며, 페이지화는 단지 출력 매체의 폼 팩터의 함수이다. 이것은 예를 들어 사용자가 소정 기준에 의해 아이템들을 분류하고 브라우징하는 방법을 제공받는 경우에 분류 또는 브라우징되는 것은 (한 페이지보다 더 가치있는) 아이템들의 전체 세트임을 의미한다.
일 실시예에서, 선택 기준들 사이에는 우선 순위가 존재한다. 즉, 일부 기준들은 필터 및 분류에 있어서 다른 기준들보다 더 중요할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자에 의해 선택된 기준들은 다른 것들보다 높은 우선 순위를 받으며, 하나 이상의 기준들에 대해 디폴트 순위가 존재한다. 이것은 일반적인 사전적 분류를 가능하게 한다. 의미 있는 연역적 우선 순위가 존재하는 것으로 가정한다. 예를 들어, 사용자가 달리 언급하지 않는 한, 식당은 싼 것보다 가까운 것이 더 중요할 수 있다. 일 실시예에서, 연역적 우선 순위는 도메인에 고유하다. 모델은 필요한 경우에 사용자 고유 선호들이 도메인 디폴트들을 무효화할 수 있게 한다.
제약사항들의 값들은 여러 내부 데이터 타입을 표현할 수 있으므로, 제약사항들이 매칭되는 상이한 방법들이 존재하며, 이들은 제약사항에 고유할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서:
● 이진 제약사항들은 하나 이상과 매칭되거나 어느 것과도 매칭되지 않는다. 예를 들어, 식당이 "패스트(Fast)"인지의 여부는 참 또는 거짓일 수 있다.
● 세트 멤버쉽 제약사항은 특성 값에 기초하여 하나 이상과 매칭되거나 어느 것과도 매칭되지 않는다. 예를 들어, 요리=그리스식은 식당의 요리들의 세트가 그리스식을 포함한다는 것을 의미한다.
● 열거 제약사항들은 임계치에서 매칭된다. 예를 들어, 등급 기준은 등급을 갖는, 높은 등급을 갖는 또는 최상위 등급을 갖는 제약사항 값들을 가질 수 있다. 높은 등급으로 제한하는 것은 최상위 등급과도 매칭될 것이다.
● 다수의 제약사항은 기준에 고유할 수 있는 임계치에서 매칭된다. 예를 들어, "늦게까지 영업"은 기준일 수 있고, 사용자는 10:00pm 후에 여는 장소들을 물을 수 있다. 이러한 유형의 제약사항은 심벌 제약사항 값이 아니므로, 약간은 억제된 선택 태스크에 대한 범위 밖일 수 있다. 그러나, 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 이와 같은 다양한 제약사항들의 일부 예들을 인식하고, 이들을 심벌 제약사항들을 갖는 임계치들에 맵핑한다(예를 들어, "지금 연 팔로 알토 내의 식당들" -> "늦게까지 여는 2개의 식당이 팔로 알토 내에 있다").
● 위치 및 시간은 특수하게 처리된다. 근접성에 대한 제약사항은 소정 레벨의 입도로 지정된 관심 있는 위치일 수 있으며, 매치를 결정한다. 사용자가 도시를 지정하는 경우, 도시 레벨 매칭이 적당하며, 우편 번호는 반경을 제공할 수 있다. 어시스턴트(1002)는 또한 특수 처리에 기초하여 관심 있는 다른 위치들 "근처"인 위치들을 이해할 수도 있다. 시간은 테이블 가용성 또는 주어진 시간 범위 내의 비행과 같은 서비스 호출에 기초하는 임계치를 갖는 기준들의 제약사항 값으로서 적절하다.
일 실시예에서, 제약사항들은 선택에 대한 단일 임계치 및 분류에 대한 이산 값들의 작은 세트가 존재하도록 모델링될 수 있다. 예를 들어, 가격 적정성 기준은 대략 이진 제약사항으로서 모델링될 수 있으며, 가격이 적정한 식당들은 소정의 임계 가격 범위 아래의 임의의 식당들이다. 데이터가 선택에 대한 다수의 이산 레벨을 정당화할 때, 제약사항들은 매칭의 기울기를 이용하여 모델링될 수 있다. 일 실시예에서, (강한 매칭 및 약한 매칭과 같은) 2개의 매칭 레벨이 제공될 수 있지만; 이 분야의 기술자는 다른 실시예들에서 임의 수의 매칭 레벨이 제공될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 예를 들어, 근접성은 퍼지 경계와 매칭될 수 있으며, 따라서 관심 있는 위치 근처에 있는 것들은 약하게 매칭될 수 있다. 강한 또는 약한 매치의 동작 결과는 후술하는 바와 같은 필터/분류 알고리즘 내에 있다.
적어도 하나의 기준에 대해, 적절한 경우에 매칭 및 디폴트 임계치들에 대한 접근법이 확립될 수 있다. 사용자는 제약사항이 (시간 및 위치와 같이) 특수하게 처리되는 경우에 제약사항의 이름, 심벌 제약사항 값 또는 정밀한 제약사항 표현만을 말하는 것이 가능할 수 있다.
억제된 선택에 대한 이상적인 상황은 사용자가 후보들의 짧은 리스트를 유발하는 제약사항들을 진술하고 이들 후보 중 하나 이상이 제약사항들을 충족시킬 때 발생한다. 이어서, 사용자는 아이템 특징들에 기초하여 승자들 중에서 선택한다. 그러나, 많은 예에서, 문제는 과도한 제약사항 또는 부족한 제약사항이다. 문제가 과도한 제약사항일 때, 제약사항들을 충족시키는 아이템은 거의 또는 전혀 없다. 문제가 부족한 제약사항일 때, 리스트의 검사가 편리하지 않은 너무 많은 후보가 존재한다. 일 실시예에서, 본 발명의 일반적인 억제된 선택 모델은 강한 매칭을 이용하여 다수의 제약사항을 처리하고, 일반적으로 선택할 무언가를 생성할 수 있다. 이어서, 사용자는 그의 기준들 및 제약사항들을 구체화하거나, 단지 "충분히 양호한" 해법을 이용하여 태스크를 완료하는 것을 선택할 수 있다.
방법
일 실시예에서, 아래의 방법은 결과들을 필터링 및 분류하는 데 사용된다.
1. 사용자에 의해 선택된 선택 기준들의 순위화된 리스트가 주어지는 경우, 적어도 하나에 대한 제약사항들을 결정한다.
a. 사용자가 제약사항 값을 지정한 경우, 이를 사용한다. 예를 들어, 사용자가 "그리스식 음식"이라고 말한 경우, 제약사항은 요리=그리스식이다. 사용자가 "샌프란시스코"라고 말한 경우, 제약사항은 샌프란시스코시 내부이다. 사용자가 "시장의 남쪽"이라고 말한 경우, 제약사항은 SoMa의 근처이다.
b. 그렇지 않은 경우에는 도메인 및 기준 고유 디폴트를 사용한다. 예를 들어, 사용자가 "소정의 타이 지역의 테이블"이라고 말한 경우, 사용자는 가용성 기준이 적절하다는 것을 지시하고 있지만, 제약사항 값은 지정하지 않았다. 가용성에 대한 디폴트 제약사항 값들은 오늘밤과 같은 데이트 시간들의 소정 범위 및 2의 디폴트 파티 크기일 수 있다.
2. 지정된 제약사항들에 의한 N개의 결과 중 최소값을 선택한다.
a. 강한 매치에서 N개의 결과를 얻으려고 시도한다.
b. 이에 실패하는 경우, 역의 우선 순위로 제약사항들을 완화하려고 시도한다. 즉, 약한 레벨에서 매칭될 수 있는 마지막을 제외한 기준들 중 하나 이상에 대해 강한 레벨에서 매칭시킨다. 그 제약사항에 대한 약한 매치가 존재하지 않는 경우, 최저에서 최고 우선 순위로의 라인에 대한 약한 매치 업을 시도한다.
c. 이어서, 루프를 반복하여, 최저에서 최고 우선 순위로의 제약사항들에 대한 매치의 실패를 허가한다.
3. 최소 선택 세트를 얻은 후, (사용자 지정 기준들은 물론, 다른 기준들도 포함할 수 있는) 하나 이상의 기준들을 우선 순위로 사전적으로 분류한다.
a. 사용자 지정 기준들의 세트를 최고 우선 순위로서, 이어서 하나 이상의 나머지 기준들을 이들의 연역적 우선 순위로서 간주한다. 예를 들어, 연역적 우선 순위가 (가용성, 요리, 근접성, 등급)이고, 사용자가 근접성 및 요리에 대한 제약사항들을 제공하는 경우, 분류 우선 순위는 (요리, 근접성, 가용성, 등급)이다.
b. 이산 매치 레벨들(약한 매치, 강한 매치, 매치 없음)을 이용하여, 제약사항들의 완화에서와 같은 접근법을 이용하여 기준들을 분류하며, 이번에는 전체 기준 리스트에 적용한다.
i. 선택 세트가 제약사항들의 완화 없이 얻어진 경우, 선택 세트 중 하나 이상은 분류에서 "동점"일 수 있는데, 그 이유는 이들이 강한 레벨들에서 하나 이상 매칭되기 때문이다. 이어서, 우선 순위 리스트 내의 다음 기준들이 분류를 위해 킥인(kick in)될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 요리=이태리식, 근접성=샌프란시스코 내부 및 분류 우선 순위는 (요리, 근접성, 가용성, 등급)이라고 말하는 경우, 리스트 상의 장소들 중 하나 이상은 요리 및 근접성에 대해 동일한 매치 값들을 갖는다. 따라서, 리스트는 가용성에 따라 분류될 것이다(이용 가능한 테이블들을 갖는 장소들은 꼭대기로 올라간다). 이용 가능한 장소들 내에서, 최고 등급의 장소들이 꼭대기에 있을 것이다.
ii. 선택 세트가 제약사항들의 완화에 의해 얻어진 경우, 완전 매칭 아이템들 중 하나 이상이 리스트의 꼭대기에 있고, 부분 매칭 아이템들이 이어진다. 매칭 그룹 내에서, 이들은 나머지 기준들에 의해 분류되며, 부분 매칭 그룹에 대해서도 동일하다. 예를 들어, 샌프란시스코에 2개의 이태리식 식당만이 존재하는 경우, 이용 가능한 식당이 먼저 표시되고, 이어서 이용 가능하지 않은 식당이 표시된다. 이어서, 샌프란시스코 내의 나머지 식당들이 표시되고, 가용성 및 등급에 의해 분류될 것이다.
우선 순위
본 명세서에서 설명되는 기술들은 어시스턴트(1002)가 부분적으로 지정된 제약사항들 및 불완전한 데이터에 대하여 매우 강건할 수 있게 한다. 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 이러한 기술들을 이용하여, 즉 관련성에 따라 최상 우선 순서의 아이템들의 사용자 리스트를 생성한다.
일 실시예에서, 그러한 관련성 분류는 연역적 우선 순위에 기초한다. 즉, 도메인과 관련된 것들 중에서, 한 세트의 기준들이 선택되고, 중요도의 순서로 배치된다. 하나 이상의 것들이 동일하다면, 우선 순위가 더 높은 기준들이 순위가 더 낮은 기준들보다 아이템들 사이의 억제된 선택과 더 관련될 수 있다. 어시스턴트(1002)는 임의 수의 기준들에 따라 동작할 수 있다. 게다가, 기준들은 기존 거동의 중단 없이 시간에 따라 변경될 수 있다.
일 실시예에서, 기준들 간의 우선 순위는 도메인 고유 파라미터들을 이용하여 조정될 수 있는데, 그 이유는 기준들이 상호작용하는 방식이 선택 클래스에 의존할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 호텔을 선택할 때, 가용성 및 가격이 주요 제약사항들일 수 있는 반면, 식당의 경우에는 요리 및 근접성이 더 중요할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자는 다이얼로그에서 디폴트 기준 순위를 무시할 수 있다. 이것은 시스템으로 하여금 검색들이 과도하게 제한될 때 순위를 이용하여 어느 제약사항들이 완화되어야 하는지를 결정함으로써 사용자를 안내할 수 있게 한다. 예를 들어, 사용자가 요리, 근접성, 추천 및 음식 아이템에 대한 제약사항들을 제공하고, 완전 매칭 아이템들이 존재하지 않는 경우, 사용자는 음식 아이템이 추천 레벨보다 중요하다고 말할 수 있으며, 혼합을 변경하여 원하는 음식 아이템 매치들이 최상위로 분류되게 할 수 있다.
일 실시예에서, 우선 순위가 결정될 때, 사용자 고유 제약사항들은 다른 것들보다 높은 우선 순위를 갖는다. 예를 들어, 일 실시예에서는, 근접성이 필요한 제약사항이며, 따라서 항상 지정되고, 또한 다른 선택되지 않은 제약사항들보다 높은 우선 순위를 갖는다. 따라서, 이것은 매우 중요하기 위해 최고 우선 순위 제약사항일 필요는 없다. 또한, 많은 기준은 제약사항이 사용자에 의해 주어지지 않는 경우에 하나 이상에서 매칭되지 않을 수 있으며, 따라서 이러한 기준들의 우선 순위는 사용자 선택 기준들 내에서만 중요하다. 예를 들어, 사용자가 요리를 지정할 때, 이것은 그들에게 중요하며, 그렇지 않은 경우에는 아이템들의 분류와 무관하다.
예를 들어, 아래는 식당 도메인에 대한 후보 우선 순위 분류 패러다임이다.
1. 요리(제약사항 값이 주어지지 않으면 분류될 수 없음)
2. 가용성(디폴트 제약사항 값, 예로서 시간을 이용하여 분류될 수 있음)
3. 추천
4. 근접성(제약사항 값이 항상 주어짐)
5. 가격 적정성
6. 배달 가능성
7. 음식 아이템(제약사항 값, 예를 들어 키워드가 주어지지 않으면 분류될 수 없음)
8. 키워드들(제약사항 값, 예를 들어 키워드가 주어지지 않으면 분류될 수 없음)
9. 식당 이름
아래는 전술한 분류 패러다임에 대한 설계 원리의 일례이다.
● 사용자가 요리를 지정하는 경우, 사용자는 이것이 유지되기를 원한다.
● 하나 이상의 것들이 동일하다면, 등급 레벨에 의해 분류한다(이것은 기준들 중에서 제약사항 없이 분류하는 데 사용될 수 있는 최고 우선 순위이다).
● 적어도 일 실시예에서, 근접성은 대부분의 것들보다 중요할 수 있다. 그러나, 이것은 이산 레벨들에서(도시에서, 도보를 위한 반경 내에서 등) 매칭되고, 항상 지정되므로, 대개는 대부분의 매칭 아이템들은 근접성에서 "동점"일 수 있다.
● (예를 들어, open-table.com과 같은 웹사이트 상에서의 검색에 의해 결정되는 바와 같은) 가용성은 유용한 분류 기준이며, 지정되지 않을 때 분류를 위한 디폴트 값에 기초할 수 있다. 사용자가 부킹을 위한 시간을 지시하는 경우, 이용 가능한 장소들만이 리스트 내에 있을 수 있고, 분류는 추천에 기초할 수 있다.
● 사용자가 강하게 추천되는 장소들을 원한다고 말하는 경우, 이것은 근접성 및 가용성 위에서 분류할 수 있으며, 이러한 기준들은 추천 전에 완화될 수 있다. 누군가가 훌륭한 장소를 찾고 있는 경우에, 이들은 기꺼이 좀 더 멀리 운전할 수 있고, 이것은 디폴트 테이블 가용성보다 중요한 것으로 가정한다. 가용성에 대한 특정 시간이 지정되고, 사용자가 추천 장소들을 요청하는 경우, 추천되고 이용 가능한 장소들이 먼저 나타날 수 있으며, 가용성이 하나 이상에서 매칭에 실패하기 전에 추천이 약한 매치로 완화될 수 있다.
● 이름을 제외한 나머지 제약사항들은 불완전한 데이터 또는 매칭에 하나 이상 기초한다. 따라서, 이들은 디폴트에 의해 약한 분류 휴리스틱들이며, 이들이 지정될 때 매치는 하나 이상이거나, 전혀 없다.
● 이름은 누군가가 이름에 의해 식당을 언급하는, 예를 들어 팔로 알토 근처의 하나 이상의 Hobee 식당들을 찾는 사례를 처리하기 위한 제약사항으로서 사용될 수 있다. 이 경우, 하나 이상의 아이템들이 이름과 매칭될 수 있으며, 근접성(이 예에서의 다른 지정된 제약사항)에 의해 분류될 수 있다.
도메인 모델링: 선택 기준들의 기본 데이터로의 맵핑
어시스턴트(1002)에 의해 계산에 이용될 수 있는 데이터와 선택들을 행하는 데 사용되는 데이터를 구별하는 것이 바람직할 수 있다. 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 아이템들을 구별하는 데 사용되는 하나 이상의 데이터 유형들을 간단한 선택 기준 모델로 폴딩(folding)함으로써 사용자에 대한 복잡성을 줄이는 데이터 모델을 사용한다. 본질적으로, 이러한 데이터는 여러 형태를 가질 수 있다. 선택 클래스의 인스턴스들은 (식당의 요리와 같은) 고유한 특성들 및 속성들을 가질 수 있고, (소정 위치로부터의 거리와 같은) 차원들을 따라 비교될 수 있으며, (텍스트 패턴과 매칭되는지 또는 주어진 시간에 이용 가능한지와 같은) 소정의 질문에 의해 발견될 수 있다. 이들은 또한 사용자에게 선택 기준으로서 노출되지 않은 다른 데이터(예를 들어, 다수의 소스로부터의 등급들의 가중 조합들)로부터 계산될 수 있다. 이러한 데이터는 태스크와 하나 이상 관련되지만, 이러한 세 가지 데이터 유형 간의 구별은 사용자와 무관하다. 사용자는 특성들 및 차원들이 아니라 원하는 선택의 특징들에 관하여 생각하므로, 어시스턴트(1002)는 이러한 다양한 기준들을 아이템들의 특징들로 조작할 수 있게 한다. 어시스턴트(1002)는 사용자 지향 도메인 데이터 모델을 제공하고, 이를 웹 서비스들에서 발견된 데이터에 맵핑한다.
한 가지 맵핑 유형은 기본 데이터로부터 사용자 지향 기준들로의 동형성(isomorphism)이다. 예를 들어, 사용자가 보는 예약을 위한 테이블들의 가용성은 정확하게는 opentable.com과 같은 온라인 예약 웹사이트가 시간 및 파티 크기에 대해 동일한 입도를 사용하여 제공하는 것일 수 있다.
또 하나의 맵핑 유형은 아마도 등가 값들의 통합과 더불어 하나 이상의 서비스들로부터 공통 값 세트로의 데이터의 정규화이다. 예를 들어, 하나 이상의 식당들의 요리들은 어시스턴트(1002)에서 단일 온톨로지(ontology)로서 표현될 수 있고, 상이한 서비스들에서 사용되는 다양한 어휘들에 맵핑될 수 있다. 그러한 온톨로지는 계층적일 수 있으며, 적어도 하나의 서비스로부터의 특정 값들을 지시하는 리프 노드들을 가질 수 있다. 예를 들어, 하나의 서비스는 "중국식"에 대한 요리 값이고, 다른 서비스는 "사천식"에 대한 요리 값이며, 제3의 서비스는 "아시아식"에 대한 요리 값이다. 어시스턴트(1002)에 의해 사용되는 온톨로지는 "중국식 음식" 또는 "사천식"에 대한 참조들이 이러한 노드들 중 하나 이상과 의미상 매칭되게 할 것이며, 신뢰 레벨들은 매치의 정도를 반영할 것이다.
정규화는 정밀도의 차이를 해결할 때에도 관련될 수 있다. 예를 들어, 식당의 위치는 하나의 서비스에서는 거리 레벨로 주어질 수 있지만, 다른 서비스에서는 도시로만 주어질 수 있다. 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 상이한 표면 데이터 값들에 맵핑될 수 있는 위치들 및 시간들의 심도있는 구조적 표현을 사용한다.
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 풀 텍스트 검색에서의 매치들, 태그들 또는 다른 개방 텍스처 특징들에 맵핑될 수 있는 개방 수식어들(예를 들어, 로맨틱, 조용한)에 대한 특수 유형의 맵핑을 사용한다. 이 경우에 선택 제약사항의 이름은 "~로서 기술된다"와 같은 것일 것이다.
적어도 일 실시예에서, 제약사항들은 동작 선호 순서에 맵핑될 수 있다. 즉, 선택 기준의 이름 및 그의 제약사항 값이 주어지면, 어시스턴트(1002)는 기준을 가능한 아이템들에 대한 순서로서 해석할 수 있다. 그러한 맵핑에서는 해결해야 할 여러 기술적 문제가 존재하다. 예를 들어:
● 선호 순서들이 충돌할 수 있다. 하나의 제약사항에 의해 주어지는 순서는 다른 제약사항에 의해 주어지는 순서와 일치하지 않거나 심지어는 역상관될 수도 있다. 예를 들어, 가격 및 품질은 반대인 경향이 있다. 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 사용자에 의해 선택된 제약사항들을, 사용자의 요구를 반영하지만 데이터에 맞는 가중된 또는 결합된 순서로 해석한다. 예를 들어, 사용자는 "도보 거리 내의 싸고 고급인 패스트푸드 프랑스식 식당들"을 요청할 수 있다. 많은 위치에, 그러한 식당이 존재하지 않을 수 있다. 그러나, 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 적어도 하나의 제약사항에 대해 최적화하고자 하는 아이템들의 리스트를 표시하고, 적어도 하나가 리스트화되는 이유를 설명할 수 있다. 예를 들어, 한 아이템은 "고급 프랑스식 요리"일 수 있고, 다른 아이템은 "도보 거리 내의 값싼 패스트푸드"일 수 있다.
● 데이터는 엄격한 또는 관대한 제약사항들로서 사용될 수 있다. 예를 들어, 식당의 가격 범위는 식당을 선택하는 데 중요할 수 있지만, 업-프론트(up-front) 가격에 대한 임계치를 정하기는 어려울 수 있다. 요리와 같은 외관상 엄격한 제약사항들도 실제로는 부분적 매칭으로 인해 관대한 제약사항들일 수 있다. 일 실시예에서 어시스턴트(1002)는 하나 이상의 기준들을 ("값싼" 또는 "가까운"과 같은) 심벌 값들로 단순화하려고 시도하는 데이터 모델링 전략을 이용하므로, 이러한 제약사항들은 매칭 고유 임계치들에 대해 엄격하지 않고, 기준들 및 순서를 적절히 획득하는 함수에 맵핑될 수 있다. 명확한 객관적인 참값들을 갖는 심벌 기준들에 대해, 어시스턴트(1002)는 객관적인 기준들을 다른 기준들보다 높게 가중화할 수 있고, 그가 아이템들의 일부가 요청된 기준들에 엄격히 매칭되지 않는다는 것을 안다는 것을 설명에서 명확히 할 수 있다.
● 아이템들은 일부와 매칭되지만 하나 이상의 제약사항들과 매칭되지 않을 수 있으며, "최적" 아이템들이 표시될 수 있다.
● 일반적으로, 어시스턴트(1002)는 어느 아이템 특징들이 도메인에 대해 현저한지, 어느 것이 선택 기준들로서 사용될 수 있는지 그리고 적어도 하나의 기준들에 대해 가능한 제약사항 값들을 결정한다. 그러한 정보는 예를 들어 동작 데이터 및 API 호출들을 통해 제공될 수 있다.
바뀐 표현 및 프롬프트 텍스트
전술한 바와 같이, 일 실시예에서 어시스턴트(1002)는 그가 사용자의 의도를 이해하고, 그의 현재 이해의 바뀐 표현들을 생성함으로써 사용자의 목표를 위해 일하고 있다는 것을 나타내기 위해 피드백을 제공한다. 본 발명의 대화 다이얼로그 모델에서, 바뀐 표현은 전제(예를 들어, 도 40의 바뀐 표현(4003)) 또는 이어지는 결과들의 요약(예를 들어, 도 35의 리스트(3502))으로서, 사용자의 입력 후에 어시스턴트(1002)가 출력하는 것이다. 프롬프트는 그밖에 사용자가 그의 요청을 구체화하거나 일부 차원들을 따라 선택 공간을 조사하기 위해 행할 수 있는 것에 대해 사용자에게 제안하는 것이다.
일 실시예에서, 바뀐 표현 및 프롬프트 텍스트의 목적들은 예를 들어 다음을 포함한다.
● 어시스턴트(1002)가 텍스트만이 아니라 사용자의 입력에서의 개념을 이해한다는 것을 표시함;
● 어시스턴트(1002)의 이해의 범위를 표시함;
● 가정된 태스크에 필요한 텍스트를 입력하도록 사용자를 안내함;
● 사용자가 억제된 선택에서 가능성들의 공간을 조사하는 것을 도움;
● 사용자의 진술된 기준들 및 어시스턴트(1002)의 가정들과 관련하여 서비스들로부터 얻어진 현재 결과들을 설명함(예를 들어, 부족 및 과도 억제된 요청들의 결과들을 설명함).
예를 들어, 아래의 바뀐 표현 및 프롬프트는 이러한 여러 가지 목표를 나타낸다.
사용자 입력: 멘로 파크 내의 인도네시아 음식
시스템 해석:
태스크 = 억제된 선택
선택 클래스 = 식당
제약사항들:
위치 = CA, 멘로 파크
요리 = 인도네시아식(온톨로지에 공지됨)
서비스들로부터의 결과들: 강한 매치 없음
바뀐 표현: 미안하지만, 멘로 파크 근처에서 인도네시아식 식당을 찾을 수 없다.
프롬프트: 당신은 다른 요리들 또는 위치들을 시도할 수 있다.
하이퍼텍스트 링크들 아래의 프롬프트:
인도네시아식: 당신은 중국식과 같은 다른 음식 카테고리들 또는 스테이크와 같은 좋아하는 음식 아이템을 시도할 수 있다.
멘로 파크: 도시, 이웃, 거리 주소, 또는 랜드마크가 뒤따르는 "근처"와 같은 위치를 입력한다.
요리: 중국식 또는 피자와 같은 음식 카테고리를 입력한다.
위치: 위치: 도시, 우편번호, 또는 장소의 이름이 뒤따르는 "근처"를 입력한다.
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 바뀐 표현을 이용하여 사용자 입력에 비교적 빠르게 응답한다. 이어서, 바뀐 표현은 결과들이 공지된 후에 갱신된다. 예를 들어, 최초 응답은 "멘로 파크 근처에서 인도네시아식 식당을 찾음"일 수 있다. 결과들이 얻어지면, 어시스턴트(1002)는 텍스트를 "미안하지만, 멘로 파크 근처에서 인도네시아식 식당을 찾을 수 없다. 당신은 다른 요리들 또는 위치들을 시도할 수 있다."로 갱신할 것이다. 소정의 아이템들이 하이라이팅되며(여기서는 밑줄로 표시됨), 이는 이러한 아이템들이 완화 또는 변경될 수 있는 제약사항들을 나타낸다는 것을 지시한다는 점에 유의한다.
일 실시예에서는, 바뀐 표현 내의 키워드들에 대해 특수 포맷팅/하이라이팅이 사용된다. 이것은 어느 단어들이 어시스턴트(1002)에 가장 중요하고 그에 의해 인식될 가능성이 가장 높은지를 사용자에게 지시함으로써 지능형 자동화 어시스턴트(1002)와의 상호작용을 위한 사용자의 훈련을 용이하게 하는 것을 도울 수 있다. 이어서, 사용자는 장래에 그러한 단어들을 사용할 가능성이 더 높을 수 있다.
일 실시예에서, 바뀐 표현 및 프롬프트는 임의의 관련된 상황 데이터를 이용하여 생성된다. 예를 들어, 아래의 데이터 아이템들 중 임의의 아이템이 단독으로 또는 조합하여 사용될 수 있다.
● 구문분석 - 주석들 및 예외들과 더불어, 그들의 매칭 입력 토큰들로 제한된 온톨로지 노드들의 트리. 구문분석 내의 각각의 노드에 대해, 이것은 노드의 메타데이터 및/또는 노드의 값에 대한 증거를 제공하는 입력 내의 임의의 토큰들을 포함할 수 있다.
● 공지된 경우, 태스크.
● 선택 클래스.
● 선택 클래스와 무관한 위치 제약사항.
● 주어진 선택 클래스에 대해 어느 필요한 파라미터들이 알려지지 않았나(예를 들어, 위치는 식당들에 필요한 제약사항이다).
● 존재하는 경우에, 선택 클래스의 인스턴스인 구문분석 내의 지명된 엔티티의 이름(예로서, 특정 식당 또는 영화 이름).
● 이것이 후속 구체화 또는 대화의 시작인가?(리셋은 새로운 대화를 개시한다).
● 구문분석 내의 어느 제약사항들이 그들의 값들을 변경한 입력 내의 값들로 제한되는가? 즉, 어느 제약사항들이 단지 최근의 입력에 의해 변경되었나?
● 선택 클래스가 추론되나, 아니면 직접 지정되나?
● 품질, 관련성 또는 근접성에 의해 분류되나?
● 지정된 각각의 제약사항에 대해, 이것이 얼마나 잘 매칭되나?
● 구체화가 텍스트 또는 클릭킹으로 입력되나?
일 실시예에서, 바뀐 표현 알고리즘은 질문, 도메인 모델(1056) 및 서비스 결과들을 설명한다. 도메인 모델(1056)은 텍스트를 생성할 방법을 결정하는 데 사용되는 메타데이터를 포함하는 클래스들 및 특징들을 포함한다. 바뀐 표현 생성을 위한 그러한 메타데이터의 예들은 다음을 포함한다.
● IsConstraint={true | false}
● IsMultiValued={true | false}
● ConstraintType={EntityName, Location, Time, CategoryConstraint, AvailabilityConstraint, BinaryConstraint, SearchQualifier, Guess- edQualifier}
● DisplayName=string
● DisplayTemplateSingular=string
● DisplayTemplatePlural=string
● Grammatical-Role={AdjectiveBeforeNoun,Noun,ThatClauseModifer}
예를 들어, 구문분석은 이러한 요소들을 포함할 수 있다.
Class: Restaurant
IsConstraint=false
DisplayTemplateSingular="restaurant"
DisplayTemplatePlural="restaurants"
GrammaticalRole=Noun
　
Feature: RestaurantName (example: "II Fornaio")
IsConstraint=true
IsMultiValued=false
ConstraintType=EntityName
DisplayTemplateSingular="named $1"
DisplayTemplatePlural = "named $1"
GrammaticalRole=Noun
　
Feature: RestaurantCuisine (example: "Chinese")
IsConstraint=true
IsMultiValued=false
ConstraintType= CategoryConstraint
GrammaticalRole=AdjectiveBeforeNoun
　
Feature: RestaurantSubtype (example: "cafe")
IsConstraint=true
IsMultiValued=false
ConstraintType= CategoryConstraint
DisplayTemplateSingular="$l"
DisplayTemplatePlural="$ls"
GrammaticalRole=Noun
　
Feature: RestaurantQualifiers (example: "romantic")
IsConstraint=true
IsMultiValued=true
ConstraintType=SearchQualifier
DisplayTemplateSingular="is described as $1"
DisplayTemplatePlural="are described as $1"
DisplayTemplateCompact="matching $1"
GrammaticalRole=Noun
　
Feature: FoodType (example: "burritos")
IsConstraint=true
IsMultiValued=false
ConstraintType= SearchQualifier
DisplayTemplateSingular ="serves $1"
DisplayTemplatePlural="serve $1"
DisplayTemplateCompact="serving $1"
GrammaticalRole=ThatClauseModifer
　
Feature: IsRecommended (example: true)
IsConstraint=true
IsMultiValued=false
ConstraintType= BinaryConstraint
DisplayTemplateSingular="recommended"
DisplayTemplatePlural="recommended"
GrammaticalRole=AdjectiveBeforeNoun
　
Feature: RestaurantGuessedQualifiers (example: "spectacular")
IsConstraint=true
IsMultiValued=false
ConstraintType= GuessedQualifier
DisplayTemplateSingular="matches $1 in reviews"
DisplayTemplatePlural="match $1 in reviews"
DisplayTemplateCompact="matching $1"
GrammaticalRole=ThatClauseModifer
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 매칭되지 않은 입력을 처리할 수 있다. 그러한 입력을 처리하기 위하여, 도메인 모델(1056)은 각각의 선택 클래스에 대한 GuessedQualifier 타입의 노드들, 및 매칭되지 않은 단어들이 올바른 문법적 문맥 내에 있는 경우에 이들을 매칭시키는 규칙들을 제공할 수 있다. 즉, GuessedQualifier는 온톨로지에서는 발견되지 않지만, 아마도 선택 클래스의 수식어들이라는 것을 지시하도록 올바른 문맥 내에 있는 단어들이 존재할 때 매칭되는 구문분석 내의 잡다한 노드들로서 간주된다. GuessedQualifier와 SearchQualifier 간의 차이는 후자가 온톨로지에서 어휘와 매칭된다는 점이다. 이러한 차이는 어시스턴트(1002)가 SearchQualifiers 상에서 의도를 확실히 식별하였고, GuessedQualifiers를 반향시킬 때 더 주저할 수 있다는 것을 패러프레이징할 수 있게 한다.
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 바뀐 표현 텍스트를 생성할 때 아래의 단계들을 수행한다.
1. 태스크가 알려지지 않은 경우, 어시스턴트(1002)가 무엇을 행할 수 있는지를 설명하고, 더 많은 입력을 위해 프롬프트한다.
2. 태스크가 억제된 선택 태스크이고, 위치가 알려진 경우, 어시스턴트(1002)가 아는 도메인들을 설명하고, 선택 클래스를 위해 프롬프트한다.
3. 선택 클래스가 알려졌지만, 필요한 제약사항이 누락된 경우, 그 제약사항을 위해 프롬프트한다(예로서, 식당들에 대한 억제된 선택을 위해 위치가 필요하다).
4. 입력이 선택 클래스의 EntityName을 포함하는 경우, "looking up" <name> in <location>을 출력한다.
5. 이것이 대화에서의 최초 요청인 경우, "looking for"에 이어서 제약사항들을 기술하는 복합 명사구를 출력한다.
6. 이것이 다이얼로그에서의 후속 구체화 단계인 경우,
a. 사용자가 단지 필요한 입력을 완료한 경우, "thanks"를 출력하고, 이어서 정상적으로 패러프레이징한다. (이것은 사용자 입력에 맵핑되는 필요한 제약사항이 존재할 때 발생한다.)
b. 사용자가 제약사항을 변경하고 있는 경우, 이것을 수신 확인하고, 정상적으로 패러프레이징한다.
c. 사용자가 선택 클래스의 인스턴스의 적절한 이름을 타이핑하여 입력한 경우, 이것을 특별히 처리한다.
d. 사용자가 단지 인식되지 않은 문구를 추가한 경우, 이것이 어떻게 검색으로서 폴드 인(fold in)될 것인지를 지시한다. 적절한 경우, 입력은 검색 서비스로 디스패치될 수 있다.
e. 사용자가 단지 정상적인 제약사항을 추가하고 있는 경우, "OK"를 출력하고, 정상적으로 패러프레이징한다.
7. 결과들을 설명하기 위해, 바꾼 표현에 대해 동일한 접근법을 이용한다. 그러나, 결과들이 놀랍거나 예기치 못한 것일 때, 데이터 및 서비스에 대한 지식을 이용하여 결과들을 설명한다. 또한, 질문이 과도하게 또는 부족하게 제한될 때, 더 많은 입력을 위해 프롬프트한다.
복합 명사구들을 구성하기 위한 문법
일 실시예에서, 억제된 선택 태스크 질문을 패러프레이징(734)할 때, 그 기초는 현재의 제약사항들을 참조하는 선택 클래스 주위의 복합 명사구이다. 각각의 제약사항은 그의 타입에 기초하는 문법적 위치를 갖는다. 예를 들어, 일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 다음과 같은 바꾼 표현을 구성할 수 있다:
오소 부코를 서빙하고 "조용한" 것으로 평가되는 2인용 빈 테이블들을 갖는 멘로 파크 근처의 추천된 로맨틱 이태리식 식당들
이를 구성하기 위한 문법은 다음과 같다.
<paraphraseNounClause>:==<binaryConstraint><searchQualifier><categoryConstraint><itemNoun><locationConstraint><availabiltyConstraint><adjectivalClauses>
<binaryConstraint>:==BinaryConstraint의 존재 여부를 지시하는 단일 형용사(예를 들어, 추천된(최상), 가격이 적정한(값싼))
동일 질문에서 둘 이상을 리스트화하는 것이 가능하다.
<searchQualifier>:==선택 클래스의 수식어에 대한 온톨로지와 매칭되는 단어 또는 단어들로서, 검색 엔진 서비스 내로 전달된다(예로서, 로맨틱 식당들, 재미있는 영화들).
ConstraintType=SearchQualifier일 때 사용한다.
<categoryConstraint>:==선택 클래스의 장르, 요리 또는 카테고리를 식별하는 형용사(예를 들어, 중국식 식당 또는 R 등급 파일). 이것은 가장 본질적이므로 최종 접두 형용사이다. 타입 CategoryConstraint 및 Grammatical-Role=AdjectiveBeforeNoun의 특징들에 대해 사용한다.
<itemNoun>:==<namedEntityPhrase>|<selectionClass>|<selection-ClassSubType>
명사를 표시하기 위한 가장 고유한 방식을 찾는다. NamedEntity<SubType<Class
<selectionClass>:==선택 클래스에 대한 일반 이름인 명사(예로서, 식당, 영화, 장소)
<selectionClassSubType>:==알려진 경우에 선택 클래스의 서브타입인 명사구(예를 들어, 식당, 박물관, 상점, 선택 클래스 지역 사업을 위한 바). ConstraintType=CategoryConstraint 및 GrammaticalRole=AdjectiveBeforeNoun인 특징들에 대하여 사용한다.
<namedEntityPhrase>:==<entityName>|"the"(<selectionClass>|<selectionClassSubType>)
<entityName>:==선택 클래스의 인스턴스의 적절한 이름(예컨대, "II Fornaio" "Animal House" "Harry's Bar")
<locationConstraint>:==<locationPreposition> <locationName>
<locationPreposition>:=="in", "near", "at" 등
<locationName>:==도시, 거리 주소, 랜드마크, 또는 "당신의 현재 위치"와 같은 GPS를 위한 무언가.
<availabilityConstraint>:==명사 뒤에 오는 전치사구로서 표현되는 가용성 제약사항(예를 들어, "빈 테이블을 갖는", "이용 가능한 좌석들을 갖는", "온라인으로 이용 가능한"). 이것은 현저성을 제공하기 위해 명사 바로 뒤에 온다.
<adjectivalClauses>:==<modiferVerbPhrase>|"that"<modiferVerbPhrase> "and" <modiferVerbPhrase>
<modiferVerbPhrase>:=선택 클래스에 대한 검색 키워드 스타일 제약사항을 표현하는 동사구(예로서, "조용한 것으로 평가되는", "11시 이후에 식사를 제공하는", "논평 내의 '비참(tragically hip)'과 매칭되는" 식당들; "폭력을 포함하는" 영화들, "star Billy Bob Thornton"). 둘 이상이 존재하는 경우에 "that...and" 변형을 이용하는, GrammaticalRole=ThatClauseModifier를 갖는 구문분석 내의 모든 제약사항들을 포함한다. Display-TemplatePlural을 사용하여, GuessedQualifier를 마지막에 넣는 "that" 절을 생성한다. 하나의 그러한 제약사항만이 존재하는 경우, Display-TemplateCompact 변형을 사용한다.
표 15는 일 실시예에 따른, 태스크에 대한 제1 입력에 응답하여 제공될 수 있는 바뀐 표현들의 일부 예들을 제공한다.
: 제1 입력에 응답하는 바뀐 표현들
입력 최초 바뀐 표현
타이 하우스 미안하지만, 나는 "타이 하우스"를 이해하지 못한다. 나는 식당, 호텔, 및 기타 지역 사업, 항공편, 날씨 및 온라인 물건 구매에 대해 알고 있다. 무엇을, 어디를 찾고 있나?
팔로 알토 나는 당신이 팔로 알토에서 식당, 사업, 이벤트 및 할 일을 찾는 것을 도울 수 있다. 무엇을 찾고 있나?
음식 식사할 곳을 찾고 있나? 어디?(예들)
이태리식 음식 나는 당신에게 당신의 지역 내의 이태리식 식당에 대해 말할 수 있다. 어디에서 식하고 싶나?
부리토 나는 당신이 당신의 지역에서 부리토를 서빙하는 곳을 찾는 것을 도울 수 있다. 어디에서 식사하고 싶나?
최고의 멕시코식 음식 나는 당신이 당신의 지역에서 좋은 멕시코식 식당을 찾는 것을 도울 수 있다. 당신은 어디에 있나?
식당 팔로 알토 팔로 알토 근처의 식당을 찾는다.
이태리식 팔로 알토 팔로 알토 근처의 이태리식 식당을 찾는다.
멘로 파크 내의 타이식 음식 멘로 파크 근처의 타이식 식당을 찾는다.
멘로 파크 내의 인도네시아식 음식 멘로 파크 근처의 인도네시아식 식당을 찾는다.
팔로 알토 내의 최고 멕시코식 음식 팔로 알토 근처의 추천된 멕시코식 식당을 찾는다.
패스트푸드 멘로 파크 멘로 파크 근처의 패스트푸드 식당을 찾는다.
멘로 파크 내의 건강식 건강식을 서빙하는 멘로 파크 근처의 장소를 찾는다.
멘로 파크 내의 다이브 바 멘로 파크 근처의 다이브 바를 찾는다.
멘로 파크 내의 풀 룸 멘로 파크 근처의 풀 룸을 찾는다.
멘로 파크 내의 후카 룸 "후카 룸"으로서 기술된 멘로 파크 근처의 장소를 찾는다.
sf 내의 향긋한 음식 향긋한 음식을 서빙하는 멘로 파크 근처의 장소를 찾는다.
멘로 파크 내의 버거 버거를 서빙하는 멘로 파크 근처의 장소를 찾는다.
sf 내의 벨리 댄싱 장소 "벨리 댄싱"으로서 기술된 샌프란시스코 근처의 장소를 찾는다.
멘로 파크 내의 벨리 댄싱 장소 "벨리 댄싱"으로서 기술된 멘로 파크 근처의 장소를 찾는다.
sf 내의 주크 조인트 "주크"로서 기술된 샌프란시스코 근처의 조인트를 찾는다.
타이 하우스 멘로 파크 "타이 하우스"로서 기술된 멘로 파크 근처의 장소를 찾는다.
타이식 하우스 팔로 알토 팔로 알토 내의 타이식 하우스를 탐색한다.
일 포르나이오 멘로 파크 팔로 알토 내의 일 포르나이오를 탐색한다.
멘로 파크 내의 일 포르나이오 "일 포르나이오"로서 기술된 팔로 알토 근처의 장소를 찾는다.
멘로 파크 내의 클리프 하우스 팔로 알토 내의 클리프 하우스를 탐색한다.
팔로 알토 내의 로맨틱 식당 팔로 알토 내의 로맨틱 식당을 찾는다.
팔로 알토 내의 로맨틱 식당 팔로 알토 내의 로맨틱 식당을 찾는다.
팔로 알토 내의 조용한 로맨틱 식당 "조용한"으로서 기술된 팔로 알토 내의 로맨틱 식당을 찾는다.
팔로 알토 내의 조용한 로맨틱 식당 "조용한"으로서 기술된 팔로 알토 내의 로맨틱 식당을 찾는다.
팔로 알토 내의 비참한 식당 "비참한"으로서 기술된 팔로 알토 내의 식당을 찾는다.
팔로 알토 내의 비참한 식당 "비참한"으로서 기술된 팔로 알토 내의 식당을 찾는다.
팔로 알토 내의 오늘밤의 2인용 테이블 팔로 알토 근처의 식당에서 오늘밤에 대한 가용성을 검사한다.
팔로 알토 내의 오늘밤의 2인용 이태리식 음식을 위한 테이블 팔로 알토 근처의 이태리식 식당에서 오늘밤에 대한 가용성을 검사한다.
일 포르나이오 팔로 알토 6pm 2인용 팔로 알토 내의 일 포르나이오에서 오늘밤 테이블의 가용성을 검사한다.
PA 내의 타이식 하우스에서 2인용 테이블 팔로 알토 내의 타이식 하우스에서 오늘밤 테이블의 가용성을 검사한다.
멘로 파크 내의 피자 배달
나는 멘로 파크 내의 또는 근처의 오소 부코를 위한 최고의 조용한 로맨틱 이태리식 식당을 원한다. OK, 오소 부코를 서빙하고 "조용한"으로서 기술된 멘로 파크 근처의 추천된 로맨틱 이태리식 식당을 찾는다.
멘로 파크 내의 또는 근처의 오소 부코를 위한 최고의 조용한 로맨틱 이태리식 식당에 2인용 테이블을 부킹한다 OK, 오소 부코를 서빙하고 "조용한"으로서 기술된 빈 2인용 테이블이 있는 멘로 파크 근처의 추천된 로맨틱 이태리식 식당을 찾는다.
식사할 장소에 대한 질문의 구체화
표 16은 식사할 장소를 찾으려는 사용자의 의도가 알려졌지만, 이들이 식사할 특정 장소를 선택하지 않은 상황에 응답하는 바뀐 표현들의 일부 예들을 제공한다. 이들은 식당들의 리스트를 대하고 있으며, 이들은 구체화를 제공한다.
: 구체화에 응답하는 바뀐 표현들
구체화
멘로 파크(알려지지 않음) 고맙고, 이제 멘로 파크 내의 식당을 찾는다.
가장 값싼 OK, 멘로 파크 근처의 적정 가격의 식당을 찾는다.
중국식(이태리식이었음) OK, 요리를 중국식으로 바꾼다. 멘로 파크 근처의 중국식 식당을 찾는다.
피자(음식 아이템 추가) OK, 피자를 서빙하는 멘로 파크 근처의 이태리식 식당을 찾는다.
샌프란시스코(멘로 파크였음) OK, 위치를 샌프란시스코로 바꾼다. 피자를 서빙하는 샌프란시스코 근처의 이태리식 식당을 찾는다.
비참한 OK, 나는 "비참한"에 대한 검토들을 검색할 것이다.
조용한 로맨틱 OK, "조용한"으로서 기술된 팔로 알토 내의 로맨틱 식당을 찾는다.
클리프 하우스 클리프 하우스는 친숙하게 들린다. 나는 팔로 알토 내에서 이를 탐색할 것이다.
표 17은 결과들이 얻어진 경우에 제공되는 결과 요약들의 일부 예들을 제공한다.
: 결과 요약
입력 # 결과들 결과 요약
타이 하우스 N/A N/A(서비스 호출 없음)
팔로 알토 N/A N/A(서비스 호출 없음)
음식 N/A N/A(서비스 호출 없음)
이태리식 음식 N/A N/A(서비스 호출 없음)
부리토 N/A N/A(서비스 호출 없음)
최고의 멕시코식 음식 N/A N/A(서비스 호출 없음)
식당 팔로 알토 많음 팔로 알토 근처에 약간의 추천된 식당이 있다. 당신은 어떤 특정 음식 타입을 선호하나? 당신은 예약을 원하나?
이태리식 팔로 알토 약간 팔로 알토 근처에 약간의 이태리식 식당이 있다. 테이블을 예약하기 위해, 이용 가능한 시간을 클릭한다.
멘로 파크 내의 타이식 음식 약간 멘로 파크 근처에 약간의 타이식 식당이 있다. 테이블을 예약하기 위해, 이용 가능한 시간을 클릭한다.
멘로 파크 내의 인도네시아식 음식 0 미안하지만, 나는 멘로 파크 근처에서 어떠한 인도네시아식 식당도 찾을 수 없다. 당신은 다른 요리 또는 위치를 시도할 수 있다.
팔로 알토 내의 최고의 멕시코식 음식 약간 팔로 알토 근처에 약간의 추천된 멕시코식 식당이 있다.
패스트푸드 멘로 파크 약간 OK, 멘로 파크 근처에 약간의 패스트푸드 식당이 있다.
멘로 파크 내의 건강식 약간 검토에 기초할 때, 건강식을 서빙할 수 있는 멘로 파크 근처의 약간의 장소가 있다.
멘로 파크 내의 다이브 바 약간 멘로 파크 근처에 약간의 바가 있다. 나는 "다이브 바"에 고유한 어떤 것도 알지 못한다. 그것을 얘기할 다른 방법이 있나?
멘로 파크 내의 풀 룸 약간 풀 룸으로서 기술된 멘로 파크 내의 약간의 장소가 있다. 당신은 당신이 원하는 것을 기술할 다른 단어를 추가할 수 있다.
멘로 파크 내의 후카 룸 0 나는 "후카 룸"과 매칭되는 멘로 파크 내의 장소를 찾을 수 없다. 식당, 호텔 또는 지역 사업에 관심 있나?
sf 내의 향긋한 음식 약한 매치 샌프란시스코 내에 약간의 식사할 장소가 있다. 나는 어느 것이 향긋한 음식을 서빙하는지를 알지 못한다. 다른 이름으로 판단할 수 있나?
멘로 파크 내의 버거 약간 당신은 멘로 파크 근처의 이 식사할 장소들에서 버거를 찾을 수 있다.
sf 내의 벨리 댄싱 약간 "벨리 댄싱"으로서 기술된 멘로 파크 내의 약간의 장소가 있다. 당신은 당신이 원하는 것을 기술할 다른 단어를 추가할 수 있다.
멘로 파크 내의 벨리 댄싱 장소 0 나는 당신이 샌프란시스코에서 식당, 사업, 이벤트 및 할 일을 찾는 것을 도울 수 있다. "벨리 댄싱 장소"에 대한 소정의 다른 단어들은 무엇인가?
sf 내의 주크 조인트 0 나는 당신이 샌프란시스코에서 식당, 사업, 이벤트 및 할 일을 찾는 것을 도울 수 있다. "주크 조인트"에 대한 소정의 다른 단어들은 무엇인가?
타이 하우스 멘로 파크 0 미안하지만, 나는 멘로 파크 내의 "타이 하우스"에 대해 알지 못한다. 그에 대한 어떤 다른 이름이 있나?
타이식 하우스 팔로 알토 1 찾음: CA 팔로 알토 내의 타이식 하우스 식당. 테이블 예약을 원하나? 언제, 얼마나 많이?
일 포르나이오 멘로 파크 약한 매치 멘로 파크 근처인 팔로 알토 내에 일 포르나이오 식당이 있다.
멜로 파크 내의 일 포르나이오 스펠 매치 당신은 팔로 알토 내의 일 포르나이오를 의미하나? 그렇지 않다면, 다른 단어로 시도하라.
멘로 파크 내의 클리프 하우스 0 나는 팔로 알토에서 클리프 하우스를 찾을 수 없다. 다른 이름으로 판독할 수 있거나, 다른 도시에 있나?
팔로 알토 내의 로맨틱 식당 약간 로맨틱으로서 검토에서 기술된 팔로 알토 근처의 약간의 식당이 있다.
팔로 알토 내의 로맨틱 식당 0 팔로 알토 근처에 식당이 있다. 검토 검색은 로맨틱으로 기술된 어떤 것도 찾지 못하였다. 어떤 다른 선호가 있나?
팔로 알토 내의 조용한 로맨틱 식당 약간 검토에서 "조용한 로맨틱"과 매칭되는 팔로 알토 근처의 약간의 식당이 있다.
팔로 알토 내의 조용한 로맨틱 식당 0 팔로 알토 근처에 약간의 식당이 있다. 검토 검색은 "조용한 로맨틱"과 매칭되는 어떤 것도 찾지 못했다. 어떤 다른 선호가 있나?
팔로 알토 내의 비참한 식당 약간 검토에서 "비참한"과 매칭되는 팔로 알토 근처의 약간의 식당이 있다.
팔로 알토 내의 비참한 식당 0 팔로 알토 근처에 약간의 식당이 있다. 검토 검색은 "비참한"과 매칭되는 어떤 것도 찾지 못했다. 어떤 다른 선호가 있나?
팔로 알토 내의 오늘밤 2인용 테이블 약간 CA 팔로 알토 내에 2인 파티를 위한 오늘밤 6pm에서 8pm까지의 빈 테이블이 있는 식당이 있다.
팔로 알토 내의 오늘밤 2인용 이태리식 음식을 위한 테이블 약간 CA 팔로 알토 내에 2인 파티를 위한 오늘밤 6pm에서 8pm까지의 빈 테이블이 있는 식당이 있다.
2인용 일 포르나이오 팔로 알토 6pm 1 2인 파티를 위해 오늘밤 6pm에 CA 팔로 알토 내의 일 포르나이오 식당에 테이블 옵션이 있다.
PA 내의 타이식 하우스에서의 2인용 테이블 1 CA 팔로 알토 내에 타이식 하우스에 대한 정보가 있다. 당신은 리스트화된 전화 번호로 이들을 호출할 수 있다.
멘로 파크 내의 피자 배달 멘로 파크 내에 피자를 서빙하는 장소가 있다. 나는 이 시간에 배달 옵션을 갖지 못한다. 배달을 위해 식당 전화 번호를 클릭한다.
나는 멘로 파크 내의 또는 근처의 오소 부코를 위한 최고의 조용한 로맨틱 이태리식 식당을 원한다. 약한 매치, 가용성에 의해 분류됨 오소 부코를 서빙하고 "조용한"으로서 기술된 멘로 파크 근처의 추천된 로맨틱 이태리식 식당에 대한 최상의 매치가 존재한다. 테이블 예약을 위해 이용 가능 시간을 클릭한다.
멘로 파크 내의 또는 근처의 오소 부코를 위한 최고의 조용한 로맨틱 이태리식 식당에 2인용 테이블을 부킹한다 약한 매치, 가용성에 의해 분류됨 오소 부코를 서빙하고 "조용한"으로서 기술된 2인용 빈 테이블이 있는 멘로 파크 근처의 추천된 로맨틱 이태리식 식당에 대한 최상의 매치가 존재한다. 테이블 예약을 위해 이용 가능 시간을 클릭한다.
구체화
멘로 파크(알려지지 않음) 약간 멘로 파크 근처에 약간의 추천된 식당이 있다. 당신은 어떤 특정 음식 타입을 선호하나?
가장 값싼 약간 나는 멘로 파크 근처에서 4개의 가격이 적정한 식당을 찾았다.
중국식(이태리식이었음) 나는 멘로 파크 근처에서 4개의 중국식 식당을 찾았다.
피자(음식 아이템 추가) 약간 나는 멘로 파크 근처에서 피자를 서빙하는 4개의 이태리식 식당을 찾았다.
샌프란시스코(멘로 파크였음) 약간 나는 샌프란시스코 근처에서 4개의 이태리식 식당을 찾았다.
비참한 약간 나는 검토에서 "비참한"과 매칭되는 팔로 알토 근처의 4개의 식당을 찾았다.
조용한 로맨틱 약간 검토에서 "조용한 로맨틱"과 매칭되는 팔로 알토 근처의 약간의 식당이 있다.
클리프 하우스 0 나는 팔로 알토에서 클리프 하우스를 발견하지 못했다. 다른 이름으로 판단하거나, 다른 도시에 있나?
표 5는 사용자들이 활성 링크들을 클릭할 때 제공되는 프롬프트들의 일부 예들을 제공한다.
사용자들이 활성 링크들을 클릭할 때의 프롬프트들
: 사용자들이 활성 링크들을 클릭할 때의 프롬프트들
앵커 텍스트 프롬프트 텍스트 노트
위치, 장소 위치: 도시, 우편 번호, 또는 장소의 이름이 이어지는 "근처"를 입력한다. 이 프롬프트는 사용자가 위치를 아직 지정하지 않은 때 사용될 수 있다.
팔로 알토 도시, 이웃, 거리 주소, 또는 랜드마크가 이어지는 "근처"와 같은 위치를 입력한다. 이 프롬프트는 사용자가 위치를 변경하고 있을 때 사용될 수 있다.
음식 타입 중국식 또는 피자와 같은 음식 카테고리를 입력한다. 음식 타입과 요리가 병합될 수 있다.
이태리식 당신은 중국식과 같은 다른 음식 카테고리들 또는 스테이크와 같은 좋아하는 음식 아이템을 시도할 수 있다. 사용자는 이미 이태리식이라고 말했다. 어시스턴트(1002)는 사용자가 대안들을 조사하는 것을 돕고 있다. 이것이 음식 아이템인 경우, 이것은 요리보다 우위를 차지한다.
예약 "내일 8시"와 같이 테이블을 예약할 일시를 입력한다. 예약을 위한 프롬프팅.
건강식 당신은 또한 메뉴 아이템들 또는 요리들을 입력할 수 있다. 공지된 음식 타입
향긋한 음식 당신은 또한 메뉴 아이템들 또는 요리들을 입력할 수 있다. 공지되지 않은 음식 타입
식당 어떤 유형의 식당인가?(예로서, 중국식, 피자) 식당 링크의 클릭은 텍스트 입력의 끝에 "식당"이라는 단어를 삽입해야 한다.
사업 당신은 지역 꽃 판매자, ATM, 의사, 약국 등을 찾을 수 있다. 당신은 어떤 유형의 사업을 찾고 있나? 사업 링크의 클릭은 이것이 국지적 검색이라는 기계 판독 가능 태그를 추가하여야 한다.
이벤트 당신은 다가오는 컨버트 쇼 등을 발견할 수 있다. 당신은 무엇에 관심있나?
할 일 음악, 예술, 극장, 스포츠 등. 당신은 이 지역에서 어떤 유형의 일을 하고 싶나?
호텔 나는 당신이 이용 가능한 호텔 방을 찾는 것을 도울 수 있다. 설비 또는 위치에 대한 어떤 선호가 있나?
날씨 도시를 입력하면, 나는 당신에게 그곳의 날씨가 어떤지를 알려줄 것이다. 위치가 알려지면, 바로 날씨 데이터를 보여준다.
물건 구매 나는 당신이 음악, 영화, 책, 전자 제품, 완구 등을 찾고, 아마존으로부터 이를 구입하는 것을 도울 수 있다. 당신은 무엇을 찾고 있나?
다이얼로그에서의 가능한 응답들의 제안
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 상황적 제안들을 제공한다. 제안들은 어시스턴트(1002)가 사용자에게 다이얼로그에서 그의 현재 상황으로부터 진행하기 위한 옵션들을 제공하는 하나의 방식이다. 어시스턴트(1002)에 의해 제공되는 제안들의 세트는 상황에 의존하며, 제공되는 제안들의 수는 매체 또는 폼 팩터에 의존할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 가장 현저한 제안들은 다이얼로그에서 정렬하여 제공될 수 있고, 제안들의 확장된 리스트("더 많음")는 스크롤 가능한 메뉴로 제공될 수 있으며, 몇몇 문자를 타이핑하고 자동 완료 옵션들로부터 선택함으로써 훨씬 더 많은 제안이 이루어질 수 있다. 이 분야의 기술자는 다른 메커니즘들이 제안들을 제공하는 데 사용될 수 있다는 것을 인식할 것이다.
다양한 실시예에서, 상이한 타입의 제안들이 제공될 수 있다. 제안 타입들의 예들은 다음을 포함한다.
● 제약사항 값들의 추가, 제거 또는 변경을 포함하는, 질문을 구체화하는 옵션들;
● "내가 의도하는 것이 아님", "다시 시작" 또는 "웹 검색"과 같은 나쁜 상황들로부터 회복 또는 복구하는 옵션들;
● 명확화하는 옵션들;
● 음성의 해석;
● 스펠 정정 및 의미 불명료를 포함하는 텍스트의 해석;
● "지도 상에 이들을 표시한다", "나의 데이트 상대에게 설명서를 전송한다" 또는 "이들 결과를 설명한다"와 같은 상황 고유 명령;
● 식사 또는 이벤트 계획 시나리오들에서의 다음 단계들과 같은 제안된 상호 판매 제의;
● 이전 명령들 또는 이들의 일부를 재사용하는 옵션들.
다양한 실시예들에서, 가장 적절한 제안들을 결정하는 상황은 예를 들어 다음으로부터 도출될 수 있다.
● 다이얼로그 상태
● 예를 들어 다음을 포함하는 사용자 상태
○ 정적 특성들(이름, 집 주소 등)
○ 동적 특성들(위치, 시간, 네트워크 속도)
● 예를 들어 다음을 포함하는 상호작용 이력
○ 질문 이력
○ 결과 이력
○ 지금까지 자동 완료 내에 입력된 텍스트
다양한 실시예들에서, 제안들은 예를 들어 다음과 같은 임의의 메커니즘에 의해 생성될 수 있다.
● 온톨로지 모델에 기초하여 도메인, 태스크 또는 제약사항을 패러프레이징함;
● 현재 도메인 및 제약사항들에 기초하여 자동 완료에서 프롬프팅;
● 불명료한 대안 해석들을 패러프레이징함;
● 음성 대 텍스트의 대안 해석들;
● 특수 다이얼로그 조건들에 기초하는 수동 저작.
일 실시예에 따르면, 제안들은 소정의 완료 상태에서 명령들 상의 동작들로서 생성된다. 명령들은 사용자 입력 상의 시도된 해석들에 기초하는, 가정들 및 추론들을 포함하는 요청들의 명시적인 정규 표현들이다. 사용자 입력이 불완전하거나 불명료한 상황에서, 제안들은 사용자가 입력을 조정하여 명령을 명확히 하는 것을 돕기 위한 시도이다.
일 실시예에서, 각각의 명령은 아래 것들의 소정 조합을 갖는 강제적인 문장이다.
● ("찾는다" 또는 "어디에 있나?"와 같은 강제적인) 명령 동사;
● 도메인("식당"과 같은 선택 클래스);
● 위치=팔로 알토 및 요리=이태리식과 같은 제약사항(들).
명령들의 이러한 요소들(동사, 도메인, 제약사항들)은 온톨로지 내의 노드들에 대응한다.
게다가, 제안은 이를 설정하거나, 이를 변경하거나, 이것이 적절하거나 적절하지 않은 것으로 선언하는 것과 같은 명령 상의 동작들로서 간주될 수 있다. 예들은 다음을 포함한다.
● 명령 동사 또는 도메인 설정("식당을 찾는다")
● 명령 동사 변경("이것을 부킹한다", "이것을 맵핑한다", "이것을 저장한다")
● 도메인 변경("지역 사업이 아니라 식당을 찾는다")
● 제약사항이 적절함을 진술("요리에 의해 구체화를 시도한다")
● 제약사항에 대한 값을 선택("이태리식", "프랑스식" 등)
● 제약사항 및 값을 함께 선택("이곳 근처", "2인용 테이블")
● 제약사항 값이 잘못됨을 진술("그 보스톤이 아님")
● 제약사항이 적절하지 않음을 진술("비용을 무시한다")
● 제약사항 값을 변경하려는 의도를 진술("상이한 위치를 시도한다")
● 제약사항 값 변경("중국식이 아니라 이태리식")
● 제약사항 값 추가("그리고 풀도 가짐")
● 값을 그리드로 스냅핑("los angelos가 아니라 Los Angeles")
● 새로운 명령을 개시하여 상황을 재사용([영화 후] "근처의 식당을 찾는다", "나의 친구에게 설명서를 보낸다")
● 상황에 대해 "메타"인 명령을 개시("이러한 결과들을 설명한다")
● 새로운 명령을 개시하여 상황을 재설정 또는 무시("다시 시작한다", "음성을 이용하여 돕는다")
제안은 또한 위의 것들의 소정 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어:
● "음식 아이템 밀크[를 서빙하는 식당]가 아니라 영화 밀크"
● "피자 조인트들만이 아니라 피자를 서빙하는 식당들"
● "마운틴 뷰 내의 코스트코라고 하는 장소, 나는 당신이 그것을 식당으로 생각하든 또는 지역 사업으로 생각하든 상관없다"
● "마운틴 뷰 내의 중국식" [최근 질문]
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 관련성에 의해 배열된 제안들의 리스트를 유지하기 위한 일반 메커니즘을 포함한다. 제안이 제공되는 포맷은 장치의 현재 상황, 모드 및 폼 팩터에 따라 다를 수 있다.
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 아래의 팩터들 중 임의 또는 모든 팩터를 고려함으로써 어느 제약사항들을 수정할지를 결정한다.
● 제약사항이 값을 갖는지를 고려하고;
● 제약사항이 추론되었는지 또는 명확히 진술되었는지를 고려하고;
● 그의 현저성을 고려한다(suggestionIndex).
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 제안에 대한 출력 포맷을 결정한다. 출력 포맷들의 예들은 다음을 포함한다.
● 도메인 변경:
● 자동 완료 옵션 "식당 발견"의 경우, "다른 것을 시도한다"
● 그 외에(추론인 경우), "식당을 찾지 않는다"
● 이름 제약사항 변경:
● 이름이 추론된 경우, 대안적인 불명료한 해석을 제공한다
● 현재 결과들로부터의 엔티티 이름들을 자동 완료 내에 채운다
● 상이한 이름
● 이것이 이름 탐색이 아니었던 것으로 간주한다(제약사항을 제거한다) - 아마도 이를 대신하여 카테고리를 제공한다
● "지명되지 않음"
● "버클리 내에 없음"
● "어떤 다른 날"
● 그 느낌이 아님(불명료 대안들을 사용한다)
● 추론된 날짜: "어떤 날, 나는 예약이 필요 없다"
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 제안들을 통해 불명료를 해결하려고 시도한다. 예를 들어, 사용자 의도의 현재 해석들의 세트가 너무 불명료한 경우(310), 제안들은 더 많은 정보를 위해 프롬프트하는 한 가지 방법이다(322). 일 실시예에서, 억제된 선택 태스크들에 대해, 어시스턴트(1002)는 불명료한 의도의 해석들(290) 중에서 공통 제약사항들을 제거하고, 이들 간의 차이들을 사용자에게 제시한다. 예를 들어, 사용자 입력이 단어 "카페"를 포함하고, 이 단어가 식당의 이름 또는 식당의 타입과 매칭되는 경우, 어시스턴트(1002)는 "당신은 '카페' 또는 '카페 식당'으로 명명된 식당을 의미했나?"라고 물을 수 있다.
일 실시예에서, 어시스턴트(1002)는 소정 상황들 하에서 제약사항들을 추론한다. 즉, 억제된 선택 태스크들에 대해, 사용자 입력에서 모든 제약사항들이 명확히 언급될 필요는 없으며, 일부는 능동적 온톨로지(1050), 단기간 메모리(1052) 및/또는 어시스턴트(1002)가 이용할 수 있는 다른 정보 소스들에서 이용 가능한 다른 정보로부터 추론될 수 있다. 예를 들어:
● 도메인 또는 위치 추론
● 위치와 같은 디폴트 가정
● 약하게 매칭된 제약사항(퍼지, 낮은 현저성의 위치 등)
● 불명료한 기준들(접두사 없이 제약사항 값에 매칭됨(이름 대 카테고리, 종종 불명료함))
어시스턴트(1002)가 제약사항 값들을 추론하는 경우, 어시스턴트는 이러한 가정들을 사용자가 지배할 제안들로서 제공할 수도 있다. 예를 들어, 어시스턴트는 사용자에게 "나는 당신이 이곳 주위를 의도하는 것으로 가정한다. 당신은 다른 장소를 보고 싶나?"라고 말할 수 있다.
본 발명은 가능한 실시예들과 관련하여 특히 상세하게 설명되었다. 이 분야의 기술자들은 본 발명이 다른 실시예들에서 실시될 수 있다는 것을 알 것이다. 먼저, 컴포넌트들의 특정 명명, 용어들의 대문자화, 속성들, 데이터 구조들, 또는 임의의 다른 프로그래밍 또는 구조적 양태는 강제적이거나 중요하지 않으며, 본 발명 또는 그의 특징들을 구현하는 메커니즘들은 상이한 이름들, 포맷들 또는 프로토콜들을 가질 수 있다. 게다가, 시스템은 설명된 바와 같은 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 통해 또는 오로지 하드웨어 요소들로 또는 오로지 소프트웨어 요소들로 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 설명되는 다양한 시스템 컴포넌트들 사이의 기능의 특정 분할은 강제가 아니라 예시적일 뿐이며, 단일 시스템 컴포넌트에 의해 수행되는 기능들은 다수의 컴포넌트에 의해 대신 수행될 수 있고, 다수의 컴포넌트에 의해 수행되는 기능들은 단일 컴포넌트에 의해 대신 수행될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 본 발명은 전술한 기술들을 단독으로 또는 임의의 조합으로 수행하기 위한 시스템 또는 방법으로서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 본 발명은 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체, 및 컴퓨팅 장치 또는 다른 전자 장치 내의 프로세서가 전술한 기술들을 수행하게 하기 위한, 매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 수 있다.
명세서에서 "하나의 실시예" 또는 "일 실시예"에 대한 참조는 실시예들과 관련하여 설명되는 특정 특징, 구조 또는 특성이 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함된다는 것을 의미한다. 본 명세서의 다양한 곳에서의 "일 실시예에서"라는 문구의 출현들은 모두가 반드시 동일 실시예를 참조하지는 않는다.
위의 설명의 일부 부분들은 컴퓨팅 장치의 메모리 내의 데이터 비트들 상의 동작들의 알고리즘들 및 심벌 표현들에 의해 제공된다. 이러한 알고리즘 설명들 및 표현들은 데이터 처리 분야의 기술자들이 그들의 연구의 내용을 당해 분야의 다른 기술자들에게 가장 효과적으로 전달하는 데 사용하는 수단들이다. 알고리즘은 본 명세서에서 그리고 일반적으로 원하는 결과를 유도하는 단계들(명령어들)의 합리적인 시퀀스인 것으로 이해된다. 단계들은 물리량들의 물리적 조작을 필요로 하는 것들이다. 일반적으로, 반드시 그렇지는 않지만, 이러한 양들은 저장, 전송, 결합, 비교 및 조작될 수 있는 전기, 자기 또는 광 신호들의 형태를 갖는다. 때로는, 주로 일반적인 사용의 이유로, 이러한 신호들을 비트들, 값들, 요소들, 심벌들, 문자들, 용어들, 숫자들 등으로 지칭하는 것이 편리하다. 더구나, 때로는 물리량들의 물리적 조작을 필요로 하는 단계들의 소정 배열들을 일반성의 상실 없이 모듈들 또는 코드 장치들로서 지칭하는 것도 편리하다.
그러나, 이들 및 유사한 용어들 모두는 적절한 물리량들과 관련되어야 하며, 이러한 양들에 적용되는 편리한 라벨들일 뿐이라는 것을 기억해야 한다. 구체적으로 달리 언급되지 않는 한, 아래의 설명으로부터 명백한 바와 같이, 설명의 전반에서, "처리", "컴퓨팅", "계산", "표시" 또는 "결정 등과 같은 용어들을 사용하는 설명들은 컴퓨터 시스템 메모리들 또는 레지스터들 또는 다른 그러한 정보 저장, 전송 또는 표시 장치들 내에 물리(전자) 양들로서 표현된 데이터를 조작하고 변환하는 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자 컴퓨팅 모듈 및/또는 장치의 액션 및 프로세스들을 지칭한다는 것을 안다.
본 발명의 소정 양태들은 알고리즘 형태로 본 명세서에 설명된 프로세스 단계들 및 명령어들을 포함한다. 본 발명의 프로세스 단계들 및 명령어들은 소프트웨어, 펌웨어 및/또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 소프트웨어로 구현될 때, 다양한 운영 체제들에 의해 사용되는 상이한 플랫폼들 상에 상주하도록 다운로드되고 그들로부터 동작될 수 있다는 점에 유의해야 한다.
본 발명은 또한 본 명세서에서의 동작들을 수행하기 위한 장치와 관련된다. 이러한 장치는 필요한 목적들을 위해 특별히 구성될 수 있거나, 컴퓨팅 장치에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 선택적으로 활성화 또는 재구성되는 범용 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 그러한 컴퓨터 프로그램은 플로피 디스크, 광 디스크, CD-ROM, 광자기 디스크를 포함하는 임의 타입의 디스크, 판독 전용 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM), EPROM, EEPROM, 자기 또는 광학 카드, 주문형 집적 회로(ASIC), 또는 전자 명령어들을 저장하기에 적합하고 컴퓨터 시스템 버스에 각각 결합되는 임의 타입의 매체와 같은, 그러한 이에 한정되지 않는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장될 수 있다. 게다가, 본 명세서에서 참조되는 컴퓨팅 장치들은 단일 프로세서를 포함할 수 있거나, 향상된 컴퓨팅 능력을 위해 다중 프로세서 설계를 이용하는 아키텍처일 수 있다.
본 명세서에서 제공되는 알고리즘들 및 디스플레이들은 임의의 특정 컴퓨팅 장치, 가상 시스템 또는 기타 장치와 고유하게 관련되지는 않는다. 본 발명의 가르침에 따른 프로그램들과 더불어 다양한 범용 시스템들도 사용될 수 있거나, 필요한 방법 단계들을 수행하기 위하여 더 많은 특수 장치를 구성하는 것이 편리한 것으로 입증될 수 있다. 이러한 다양한 시스템들을 위해 필요한 구조는 본 명세서에서 제공되는 설명으로부터 명백할 것이다. 게다가, 본 발명은 임의의 특정 프로그래밍 언어와 관련하여 설명되지는 않는다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 본 발명의 가르침을 구현하기 위해 다양한 프로그래밍 언어들이 사용될 수 있으며, 특정 언어들에 대한 위의 참조들은 본 발명의 가능성 및 최상 모드의 개시를 위해 제공된다는 것을 알 것이다.
따라서, 다양한 실시예들에서, 본 발명은 컴퓨터 시스템, 컴퓨팅 장치 또는 다른 전자 장치 또는 이들의 임의 조합 또는 복수 개를 제어하기 위한 소프트웨어, 하드웨어 및/또는 기타 요소들로서 구현될 수 있다. 그러한 전자 장치는 예를 들어 이 분야에 공지된 기술들에 따른 프로세서, 입력 장치(키보드, 마우스, 터치패드, 트랙패드, 조이스틱, 트랙볼, 마이크 및/또는 이들의 임의 조합 등), 출력 장치(스크린, 스피커 등), 메모리, 장기간 저장 장치(자기 저장 장치, 광학 저장 장치 등) 및/또는 네트워크 접속을 포함할 수 있다. 그러한 전자 장치는 휴대용 또는 비휴대용일 수 있다. 본 발명을 구현하는 데 사용될 수 있는 전자 장치들의 예들은 이동 전화, 개인 휴대 단말기, 스마트폰, 키오스크, 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 소비자 전자 장치, 소비자 오락 장치; 음악 플레이어; 카메라; 텔레비전; 셋톱 박스; 전자 게이밍 유닛 등을 포함한다. 본 발명을 구현하기 위한 전자 장치는 예를 들어 캘리포니아 쿠퍼티노의 애플사로부터 입수 가능한 iOS 또는 MacOS, 또는 장치 상에서 사용하도록 적응된 임의의 다른 운영 체제와 같은 임의의 운영 체제를 사용할 수 있다.
본 발명은 제한된 수의 실시예와 관련하여 설명되었지만, 위의 설명의 이익을 갖는 이 분야의 기술자들은 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 다른 실시예들이 구상될 수 있다는 것을 알 것이다. 게다가, 본 명세서에서 사용되는 언어는 주로 판독성 및 지시 목적을 위해 선택되었으며, 본 발명의 주제를 결정하거나 한정하도록 선택된 것은 아닐 수 있다는 점에 유의해야 한다. 따라서, 본 발명의 개시는 청구항들에서 설명되는 본 발명의 범위를 한정하는 것이 아니라 예시하는 것을 의도한다.

Claims (20)

  1. 방법으로서,
    프로세서 및 상기 프로세서에 의한 실행을 위한 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하는 전자 디바이스에서,
    사용자로부터 입력을 수신하는 단계;
    상기 수신된 입력에 대응하는 의도를 결정하는 단계;
    상기 결정된 의도에 기초하여 제1 태스크를 수행하는 단계 - 상기 태스크는 태스크 파라미터와 연관됨 -;
    상기 수행된 태스크와 연관된 제1 출력을 제공하는 단계; 및
    상기 수행된 태스크에 대응하는 적어도 하나의 추가적인 태스크를 포함하는 제2 출력을 제공하는 단계 - 상기 적어도 하나의 추가적인 태스크는 상기 태스크 파라미터와 연관됨 -
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자로부터 제2 입력을 수신하는 단계 - 상기 제2 입력은 상기 제공된 적어도 하나의 추가적인 태스크로부터의 태스크의 선택에 해당함 -; 및
    상기 제2 입력에 기초하여 제2 태스크를 수행하는 단계
    를 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 추가적인 태스크는 네트워크 접속을 통한 원격 소스와의 상호작용을 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 추가적인 태스크는 상기 전자 디바이스 상에 저장된 정보와의 상호작용을 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 추가적인 태스크는 상기 제1 태스크에 대응하는 정보를 세이브하기 위한 태스크를 포함하는, 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 추가적인 태스크는 다른 사용자에게 정보를 발송하기 위한 태스크를 포함하고, 상기 정보는 상기 제1 태스크에 대응하는, 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 추가적인 태스크는 상기 제1 태스크에 대응하는 지도 정보를 표시하기 위한 태스크를 포함하는, 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 추가적인 태스크는 상기 제1 태스크와 연관된 연락처로 전화 통화를 개시하기 위한 태스크를 포함하는, 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 추가적인 태스크는 상기 제1 태스크와 연관된 알람을 설정하기 위한 태스크를 포함하는, 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 추가적인 태스크는 상기 제1 태스크와 연관된 예약 절차를 개시하기 위한 태스크를 포함하는, 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 추가적인 태스크는 상기 제1 태스크와 연관된 메모 파일을 생성하기 위한 태스크를 포함하는, 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 수신된 입력에 대응하는 의도를 결정하는 단계는,
    상기 사용자와 상기 전자 디바이스 사이의 상호작용의 이력을 포함하는 컨텍스트 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 컨텍스트 정보에 기초하여 상기 의도를 결정하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 사용자로부터 상기 입력을 수신하기 전에, 상기 수신된 입력의 미리 결정된 시간 내에서 상기 사용자로부터 음성 입력을 수신하는 단계; 및
    상기 컨텍스트 정보를 획득하기 위해 상기 수신된 음성 입력을 처리하는 단계
    를 포함하는 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 사용자로부터 상기 입력을 수신하기 전에, 상기 수신된 입력의 미리 결정된 시간 내에서 상기 사용자로부터 비-음성 입력을 수신하는 단계; 및
    상기 컨텍스트 정보를 획득하기 위해 상기 수신된 비-음성 입력을 처리하는 단계
    를 포함하는 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 제2 출력은 상기 수행된 태스크에 대응하는 상기 적어도 하나의 추가적인 태스크의 가청 표현을 포함하는, 방법.
  16. 제1항에 있어서,
    음성 입력을 포함하는 제2 사용자 입력을 수신하는 단계; 및
    상기 수행된 태스크에 대응하는 적어도 하나의 추가적인 태스크를 포함하는 상기 제2 출력에 기초하여 상기 제2 사용자 입력의 사용자 의도를 결정하는 단계
    를 포함하는 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 제1 태스크 및 상기 적어도 하나의 추가적인 태스크 중 적어도 하나는 2차 장치 상에서 태스크를 수행하는 것을 포함하는, 방법.
  18. 제1항에 있어서,
    상기 태스크 파라미터는 상기 제1 태스크에 대응하는 도메인과 연관된, 방법.
  19. 전자 디바이스로서,
    하나 이상의 프로세서;
    메모리; 및
    상기 메모리에 저장되고 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되도록 구성된 하나 이상의 프로그램
    을 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로그램은 제1항 내지 제18항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 명령어들을 포함하는, 전자 디바이스.
  20. 하나 이상의 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 하나 이상의 프로그램은 전자 디바이스의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 상기 전자 디바이스로 하여금 제1항 내지 제18항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 하는 명령어들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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